spaCyNLP 自然语言文本处理库

spaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库。它建立在最新的研究基础上，从设计的第一天起就被用于实际产品中。

spaCy 自带预训练的管道，目前支持 60 多种语言的标记化和训练。它具有最先进的速度和神经网络模型，可用于标记、解析、命名实体识别、文本分类等，使用 BERT 等预训练的变换器进行多任务学习，以及生产就绪的训练系统和简单的模型打包、部署和工作流管理。

特性：

• 支持 60 多种语言
• 经过训练的管道可以处理不同的语言和任务
• 使用像 BERT 这样的预训练变压器进行多任务学习
• 支持预训练的单词向量和嵌入
• 最先进的速度
• 生产就绪培训系统
• 语言驱动的标记化
• 用于命名实体识别、词性标记、依存关系分析、句子分段、文本分类、词义化、形态分析、实体链接等的组件
• 使用自定义组件和属性可轻松扩展
• 支持 PyTorch、TensorFlow 和其他框架中的自定义模型
• 内置用于语法和 NER 的可视化工具
• 易于模型打包、部署和工作流管理
• 可靠的、经过严格评估的精确度