介绍 spaCy是一款用于自然语言处理（NLP）的Python库。spaCy的NLP流水线是免费且开源的。开发者可以使用它来创建信息提取和自然语言理解系统，就像Cython一样。它具有简洁且用户友好的API，适用于生产环境。 如果你经常处理大量文本，你会想要了解更多关于它的信息。例如，它是关于什么的？在什么上下文中这些术语的含义是什么？对谁进行了什么操作？提到了哪些企业和产品？哪些文本可以相互比较？ spaCy专为生产环境使用，可以帮助您开发处理大量文本的应用程序，并“理解”这些文本。它可用于创建信息提取、自然语言解释和深度学习的预处理文本系统。 学习目标 了解spaCy的基础知识，如分词、词性标注和命名实体识别。 了解spaCy的文本处理架构，它高效且快速，适用于大规模的NLP任务。 在spaCy中，您可以探索NLP流水线，并为特定任务创建定制的流水线。 探索spaCy的高级功能，包括基于规则的匹配、句法分析和实体链接。 了解在spaCy中可用的许多预训练语言模型以及如何在各种NLP应用中使用它们。 使用spaCy学习命名实体识别（NER）策略，以识别和分类文本中的实体。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 统计模型 spaCy的某些特性可以自主运行，而其他特性则需要加载统计模型。这些模型使spaCy能够预测语言注释，例如确定一个词是动词还是名词。目前，spaCy提供了多种语言的统计模型，您可以将它们作为独立的Python模块进行安装。它们通常包括以下元素： 为了在上下文中预测这些注释，为词性标注器、依赖解析器和命名实体识别器分配二进制权重。 词汇表中的词条是词和它们的上下文无关特性，例如形式或拼写。 数据文件包括词形还原规则和查找表。 词向量是单词的多维意义表示，允许您确定它们的相似程度。 在加载模型时，使用配置选项，如语言和处理流水线设置，将spaCy置于适当的状态。 要导入模型，只需运行spacy.load(‘model_name’)，如下所示： !python -m spacy…
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