Il y a une section Tutorial sur la documentation du package python: http://snips-nlu.readthedocs.io/
Sinon, pour avoir une idée de ce qu'il est possible de faire à partir de Snips, je vous invite à jeter un oeil aux projets listés ici: https://github.com/snipsco/awesome-snips#resources
Merci d'avoir remonté les coquilles sur notre site web, pour nous aider a les fixer pouvez-vous nous dire quel browser et version vous utilisez?
Bonjour,
Je suis un des auteurs de snips-nlu.
Nous avons développé cette librairie avec plusieurs objectifs et contraintes en tête telles que:
- précision des predicitons / du parsing
- rapidité
- faible consommation en mémoire
- portabilité vis-a-vis des principales plateformes embarquées + iOS/Android
- simplicité d'installation / d'utilisation
Finalement, il s'agit de démontrer qu'il est possible d'embarquer un moteur de NLU dans tout type d'objet, sans passer par le cloud, et sans faire de compromis de performances.
[^] # Re: Auteur de snips-nlu
Posté par adrienball . En réponse à la dépêche Snips ouvre sa technologie NLU. Évalué à 5.
Il y a une section Tutorial sur la documentation du package python: http://snips-nlu.readthedocs.io/
Sinon, pour avoir une idée de ce qu'il est possible de faire à partir de Snips, je vous invite à jeter un oeil aux projets listés ici: https://github.com/snipsco/awesome-snips#resources
Merci d'avoir remonté les coquilles sur notre site web, pour nous aider a les fixer pouvez-vous nous dire quel browser et version vous utilisez?
# Auteur de snips-nlu
Posté par adrienball . En réponse à la dépêche Snips ouvre sa technologie NLU. Évalué à 10.
Bonjour,
Je suis un des auteurs de snips-nlu.
Nous avons développé cette librairie avec plusieurs objectifs et contraintes en tête telles que:
- précision des predicitons / du parsing
- rapidité
- faible consommation en mémoire
- portabilité vis-a-vis des principales plateformes embarquées + iOS/Android
- simplicité d'installation / d'utilisation
Finalement, il s'agit de démontrer qu'il est possible d'embarquer un moteur de NLU dans tout type d'objet, sans passer par le cloud, et sans faire de compromis de performances.
N'hésitez pas à aller voir des exemples de projets faits par la communauté grâce à la platforme Snips: https://github.com/snipsco/awesome-snips