號稱世界最快句法分析器，Python高級自然語言處理庫spaCy！
spaCy是Python和Cython中的高級自然語言處理庫，它建立在***的研究基礎之上，從一開始就設計用于實際產品。spaCy帶有預先訓練的統計模型和單詞向量，目前支持20多種語言的標記。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于標簽的卷積神經網絡模型，解析和命名實體識別以及與深度學習整合。它是在MIT許可下發布的商業開源軟件。
spaCy項目由@honnibal和@ines維護，雖然無法通過電子郵件提供個人支持。但開源者相信，如果公開分享，會讓幫助更有價值，可以讓更多人從中受益。（Github官方地址：https://github.com/explosion/spaCy#spacy-industrial-strength-nlp）
spaCy的特征：
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世界上最快的句法分析器
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實體命名識別
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非破壞性標記
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支持20多種語言
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預先訓練的統計模型和單詞向量
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易于深度學習模型的整合
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一部分語音標記
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標簽依賴分析
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語法驅動的句子分割
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可視化構建語法和NER
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字符串到哈希映射更便捷
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導出numpy數據數組
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有效的二進制序列化
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易于模型打包和部署
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最快的速度
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強烈嚴格的評估準確性
安裝spaCy
pip
使用pip，spaCy版本目前僅作為源包提供。
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pip install spacy
在使用pip時，通常建議在虛擬環境中安裝軟件包以避免修改系統狀態：
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venv .envsource .env/bin/activate
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pip install spacy
conda
通過社區開發者的努力，終于重新添加了conda支持。現在可以通過conda-forge安裝spaCy：
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conda config --add channels conda-forge
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conda install spacy
更新spaCy
spaCy的一些更新可能需要下載新的統計模型，如果正在運行spaCy v2.0或更高版本，則可以使用validate命令來檢查安裝的模型是否兼容，如果不兼容，請打印有關如何更新的詳細信息：
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pip install -U spacy
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spacy validate
如果已經訓練了自己的模型，請記住，訓練和運行時的輸入必須匹配。在更新spaCy之后，建議用新版本重新訓練模型。
下載模型
從v1.7.0開始，spaCy的模型可以作為Python包安裝。這意味著它們是應用程序的組件，就像任何其他模塊一樣。 可以使用spaCy的下載命令來安裝模型，也可以通過將pip指向路徑或URL來手動安裝模型。
加載和使用模型
要加載模型，請在模型的快捷鏈接中使用spacy.load（）：
如果已經通過pip安裝了一個模型，也可以直接導入它，然后調用它的load（）方法：
支持舊版本
如果使用的是舊版本（v1.6.0或更低版本），則仍然可以使用python -m spacy.en.download all或python -m spacy.de.download all從spaCy下載并安裝舊模型。.tar.gz存檔也附加到v1.6.0版本，要手動下載并安裝模型，請解壓存檔，將包含的目錄放入spacy / data，并通過spacy.load（'en'）或spacy.load（'de'）加載模型。
從源代碼編譯
另一種安裝spaCy的方法是克隆它的GitHub倉庫，并從源代碼構建它。 如果要更改代碼庫，常見方法是需要確保你有一個由包含頭文件，編譯器，pip，virtualenv和git的Python發行版組成的開發環境。編譯器部分是最棘手的。，如何做到這一點取決于你的系統。有關詳細信息，請參閱Ubuntu，OS X和Windows上的說明。
與通過pip進行常規安裝相比，requirements.txt會額外安裝Cython等開發人員依賴項。 有關更多詳細信息和說明，請參閱有關從源代碼編譯spaCy和快速啟動小部件的文檔，以獲取適用于您平臺和Python版本的正確命令，而不是上面的詳細命令，你也可以使用下面的結構命令，所有命令都假定虛擬環境位于一個目錄.env中。如果使用的是其他目錄，則可以通過環境變量VENV_DIR進行更改，例如VENV_DIR =“。custom-env”fab clean make。
Ubuntu
通過apt-get安裝系統級依賴關系：
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sudo apt-get install build-essential python-dev git
macOS / OS X
安裝***版本的XCode，包括所謂的“命令行工具”。 macOS和OS X預裝了Python和git。
Windows
安裝與用于編譯Python解釋器的版本相匹配的Visual Studio Express或更高版本。官方發行版是VS 2008（Python 2.7），VS 2010（Python 3.4）和VS 2015（Python 3.5）。
運行測試
spaCy帶有一個廣泛的測試套件。 首先，找出spaCy的安裝位置：
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python -c "import os; import spacy; print(os.path.dirname(spacy.__file__))"
然后在該目錄下運行。The flags--vectors,--slow 和--model是可選的，并啟用額外的測試：
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＃make sure you are using recent pytest version
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python -m pip install -U pytest
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python -m pytest <
