SpaCy är ett av de mest populära och kraftfulla ramverken för NLP (Natural Language Processing) tillgängligt för Python. Biblioteket kan användas för att utföra ett brett utbud av uppgifter, inklusive textklassificering, taggning av ordklasser, namngiven entitetsigenkänning och dependensparsning. Bortsett från dessa uppgifter är SpaCy även utrustat med förfabrikerade maskininlärningsmodeller som kan användas för att automatiskt utföra mer komplexa uppgifter såsom semantisk betydelseextraktion och entitetslänkning.
SpaCy är känt för sin hastighet och effektivitet. Detta beror på att det är skrivet i ren Python och Cython, vilket gör att biblioteket kan dra nytta av C:s prestanda. Den använder sig av vektoriserade operationer, vilket i praktiken innebär att många operationer görs samtidigt istället för i sekvens. Dessutom lagras alla delar av ett dokument i en gemensam datastruktur för att minimera minnesanvändningen och maximera hastigheten. Detta gör att SpaCy kan analysera stora textmängder mycket snabbt, vilket gör det till ett kraftfullt verktyg för stora NLP-projekt.
Men SpaCy är mer än bara ett NLP-bibliotek. Det är utformat för att fungera väl i produktionsmiljöer och erbjuder robusta lösningar inte bara för maskinlärande och textanalys, men även för integration med andra delar av produktionskedjan. Med SpaCy kan du bygga informationsutvinningssystem, bygga egna modeller eller lägga till dina egna anpassade funktioner i de befintliga pipelinjen.
