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SpaCy自然语言处理库发布

SpaCy的新版本发布了,它是Python中的一种自然语言处理库,开发人员将其描述为具有强大的工业实力,并通过简单而高效的API迅速地实现了快速发展。

开发团队说,spaCy在大规模信息提取任务方面表现出色。它是完全由内存管理的Cython写的,Cython是Python的超集,旨在通过大多数用Python编写的代码来提供类似C的性能。2015年的独立研究发现spaCy是世界上最快的语法解析器。 spaCy可用于为深度学习准备文本,并且可与TensorFlow,PyTorch,scikit-learn和Gensim互操作。

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新版本被描述为更精简,更清洁,甚至更加用户友好,具有用于培训,评估和序列化的新模型包和功能。它克服了小写字母文本的性能,从而克服了所有问题,因为该模型已经在格式和格式方面对格式良好的数据进行了训练,然后再用于大小写和标点不一致的文本。开发人员正在通过新的数据增强系统克服这一问题,而v2.2模型中引入的第一个功能是单词替换系统,该系统还支持成对的标点符号,例如引号字符。

已为挪威语和立陶宛语添加了新的预训练模型,尽管开发人员表示,这两种语言的准确性应在后续版本中提高,因为当前模型既未使用预训练的词向量也不使用SpaCy预训练命令。

已添加用于培训的新CLI功能,尤其是对于文本分类。错误消息已得到改进,文档已更新,并且评估指标也更加详细。在CLI中已为文本分类程序添加了集成支持,因此您现在可以以与训练解析器,实体识别器或标记器时相同的方式编写命令。

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