Pull to refresh

Comments 2

Главный недостаток Stanford CoreNLP — двойное лицензирование. Если хотите использовать в коммерческом проекте, лицензия обойдётся >$100k в год. Поэтому, если Java NLP, то, скорее, OpenNLP. С перспективой самостоятельного обучения моделей. Впрочем, OpenNLP работает намного быстрее и требует меньше машинных ресурсов в силу куда более простой архитектуры.

Мы в продукте (NlpCraft) по умолчанию используем OpenNlp (все, начиная с токенизации), но даем возможность перейти на модуль со Stanford.
Да, он потяжелее, лицензия и т.д., но кого эти особенности устраивают, часто все же выбирали именно Stanford.
Sign up to leave a comment.

Articles