spaCy 2.1 中文处理预训练模型

spaCy是最流行的开源NLP开发包之一，它有极快的处理速度，并且预置了词性标注、句法依存分析、命名实体识别等多个自然语言处理的必备模型，因此受到社区的热烈欢迎。中文版预训练模型包括词性标注、依存分析和命名实体识别，由汇智网提供，下载地址：spaCy2.1中文模型包 。

1、模型下载安装与使用

下载后解压到一个目录即可，例如假设解压到目录 /models/zh_spacy，目录结构如下：

/spacy/zh_model    
  | - meta.json                 # 模型描述信息
  | - tokenizer                  
  | - vocab                     # 词库目录
  | - tagger                    # 词性标注模型
  | - parser                    # 依存分析模型
  | - ner                       # 命名实体识别模型

使用spaCy载入该模型目录即可。例如：

import spacy

nlp = spacy.load('/spacy/zh_model')
doc = nlp('西门子将努力参与中国的三峡工程建设。')
for token in doc:
  print(token.text)

spaCy2.1中文预训练模型下载地址：http://