号称世界最快句法分析器，Python高级自然语言处

spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。

spaCy的特征：

• 世界上最快的句法分析器
• 实体命名识别
• 非破坏性标记
• 支持20多种语言
• 预先训练的统计模型和单词向量
• 易于深度学习模型的整合
• 一部分语音标记
• 标签依赖分析
• 语法驱动的句子分割
• 可视化构建语法和NER
• 字符串到哈希映射更便捷
• 导出numpy数据数组
• 有效的二进制序列化
• 易于模型打包和部署
• 最快的速度
• 强烈严格的评估准确性

安装spaCy

pip

使用pip，spaCy版本目前仅作为源包提供。

• pip install spacy

在使用pip时，通常建议在虚拟环境中安装软件包以避免修改系统状态：

• venv .envsource .env/bin/activate
• pip install spacy

conda

通过社区开发者的努力，终于重新添加了conda支持。现在可以通过conda-forge安装spaCy：

• conda config –add channels conda-forge
• conda install spacy

更新spaCy

spaCy的一些更新可能需要下载新的统计模型，如果正在运行spaCy v2.0或更高版本，则可以使用validate命令来检查安装的模型是否兼容，如果不兼容，请打印有关如何更新的详细信息：

• pip install -U spacy
• spacy validate

如果已经训练了自己的模型，请记住，训练和运行时的输入必须匹配。在更新spaCy之后，建议用新版本重新训练模型。

下载模型

从v1.7.0开始，spaCy的模型可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序的组件，就像任何其他模块一样。可以使用spaCy的下载命令来安装模型，也可以通过将pip指向路径或URL来手动安装模型。

加载和使用模型

要加载模型，请在模型的快捷链接中使用spacy.load()：

如果已经通过pip安装了一个模型，也可以直接导入它，然后调用它的load()方法：

支持旧版本

如果使用的是旧版本(v1.6.0或更低版本)，则仍然可以使用python -m spacy.en.download all或python -m spacy.de.download all从spaCy下载并安装旧模型。.tar.gz存档也附加到v1.6.0版本，要手动下载并安装模型，请解压存档，将包含的目录放入spacy / data，并通过spacy.load(’en’)或spacy.load(’de’)加载模型。

从源代码编译

另一种安装spaCy的方法是克隆它的GitHub仓库，并从源代码构建它。如果要更改代码库，常见方法是需要确保你有一个由包含头文件，编译器，pip，virtualenv和git的Python发行版组成的开发环境。编译器部分是最棘手的。，如何做到这一点取决于你的系统。有关详细信息，请参阅Ubuntu，OS X和Windows上的说明。

与通过pip进行常规安装相比，requirements.txt会额外安装Cython等开发人员依赖项。有关更多详细信息和说明，请参阅有关从源代码编译spaCy和快速启动小部件的文档，以获取适用于您平台和Python版本的正确命令，而不是上面的详细命令，你也可以使用下面的结构命令，所有命令都假定虚拟环境位于一个目录.env中。如果使用的是其他目录，则可以通过环境变量VENV_DIR进行更改，例如VENV_DIR =“。custom-env”fab clean make。