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。
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。
标记化
标记化包括将文本分割成单词、标点符号等。这是通过应用特定于每种语言的规则来完成的。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("The cat is on the table")
for token in doc:
print(token.text)
# The
# cat
# is
# on
# the
# table词性标注
POS（词性）标记是指根据词的定义及其上下文对文本中的词进行分类，使其与特定的词性相对应。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("The cat is on the table")
for token in doc:
print(f"{token.text} --- POS: {token.pos_}, {token.tag_}")
# The --- POS: DET, DT
# cat --- POS: NOUN, NN
# is --- POS: AUX, VBZ
# on --- POS: ADP, IN
# the --- POS: DET, DT
# table --- POS: NOUN, NNpos_ 属性包含简单的 UPOS 词性标记，而 tag_ 属性包含详细的 POS 标记。
dependency parsing
dependency parsing（依赖解析）包括分配句法依赖标签，描述各个标记之间的关系，如主题或对象。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("The cat is on the table")
for token in doc:
print(f"{token.text} --- dependency label: {token.dep_}")
# The --- dependency label: det
# cat --- dependency label: nsubj
# is --- dependency label: ROOT
# on --- dependency label: prep
# the --- dependency label: det
# table --- dependency label: pobj停用词
停用词是一种语言中最常见的词，在 NLP 任务中经常被忽略，因为它们通常对句子没有什么意义。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("The cat is on the table")
for token in doc:
print(f"{token.text} --- is stopword: {token.is_stop}")
# The --- is stopword: True
# cat --- is stopword: False
# is --- is stopword: True
# on --- is stopword: True
# the --- is stopword: True
# table --- is stopword: False词形还原
词形还原(Lemmatization)指定单词的基本形式。例如，“was”的词根是“be”，“dogs”的词根是“dog”。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("The cat is on the table")
for token in doc:
print(f"{token.text} --- lemma: {token.lemma_}")
# The --- lemma: the
# cat --- lemma: cat
# is --- lemma: be
# on --- lemma: on
# the --- lemma: the
# table --- lemma: table命名实体识别 (NER)
命名实体识别是指在文本中标记命名的“真实世界”对象，例如人、公司或位置。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Elon Musk cofounded the electronic-payment firm PayPal and formed SpaceX.")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)
# Elon Musk 0 9 PERSON
# PayPal 48 54 ORG词嵌入
词嵌入是文本的学习表示（通常是数字向量），其中具有相同含义的词具有相似的表示。
为了使它们紧凑和快速，spaCy 的小型处理管道包（所有以 sm 结尾的包）不附带词向量，只包含上下文敏感的张量。这意味着只能可以使用similarity() 方法来比较句子和单词，并且结果不会那么好，并且单个标记不会分配任何向量。所以为了使用真实的词向量，你需要下载一个更大的管道包。
python -m spacy download en_core_web_md下面就可以使用 spaCy 获得词嵌入。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_md")
tokens = nlp("The cat is on the aofafgag")
vectors = []
for token in tokens:
print(token.text, token.has_vector, token.is_oov)
vectors.append(token.vector)
# The True False
# cat True False
# is True False
# on True False
# the True False
# aofafgag False True
print(vectors[0])
# [ 2.7204e-01 -6.2030e-02 -1.8840e-01 2.3225e-02 -1.8158e-02 6.7192e-03
# -1.3877e-01 1.7708e-01 1.7709e-01 2.5882e+00 -3.5179e-01 -1.7312e-01
# 4.3285e-01 -1.0708e-01 1.5006e-01 -1.9982e-01 -1.9093e-01 1.1871e+00
# ...句子相似度
spaCy可以计算句子之间的相似性。这是通过对每个句子中单词的词嵌入进行平均，然后使用相似度度量计算相似度来完成的。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_md") # make sure to use larger package!
doc1 = nlp("I like salty fries and hamburgers.")
doc2 = nlp("Fast food tastes very good.")
doc3 = nlp("Where is the cat.")
# Similarity of doc1 and doc2
print(doc1.similarity(doc2))
# 0.7799485853415737
# Similarity of doc1 and doc3
print(doc1.similarity(doc3))
# 0.6210606690259671https://www.overfit.cn/post/61a6c8dc080c4249917a44921923b6f2
以上就是spaCy的主要功能，希望对你有所帮助