5分钟NLP - SpaCy速查表

SpaCy 是一个免费的开源库，用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。它可帮助构建处理和理解大量文本的应用程序可用于多种方向，例如信息提取、自然语言理解或为深度学习提供文本预处理。

SpaCy 诞生于2014年年中（并且到现在这么多年了，它依然保持着持续的更新），号称“Industrial-Strength Natural Language Processing in Python”，spaCy里大量使用了 Cython 来提高相关模块的性能，这个区别于学术性质更浓的Python NLTK，因此具有了业界应用的实际价值。

spaCy 简介

SpaCy 目前为各种语言提供与训练的模型和处理流程，并可以作为单独的 Python 模块安装。例如下面就是下载与训练的en_core_web_sm 的示例。

1. python -m spacy download en_core_web_sm

请根据任务和你的文本来选择与训练的模型。小的默认流程（即以 sm 结尾的流程）总是一个好的开始。

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https://www.overfit.cn/post/61a6c8dc080c4249917a44921923b6f2

标签：spaCy,NLP,速查表,core,Python,en,sm,SpaCy
来源： https://www.cnblogs.com/deephub/p/15854434.html