一、spaCy 简介
spaCy 是一个高效的工业级自然语言处理（NLP）库，专注于处理和分析文本数据。与 NLTK 不同，spaCy 设计目标是 生产环境，提供高性能的预训练模型和简洁的 API。
核心特点：
支持分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别（NER）等任务。
内置预训练模型（支持多语言：英语、中文、德语等）。
高性能，基于 Cython 实现，处理速度快。
提供直观的 API 和丰富的文本处理工具。
二、安装与配置
安装 spaCy：
pip install spacy
下载预训练模型（以英文模型为例）：
python -m spacy download en_core_web_sm
模型命名规则：[语言]_[类型]_[能力]_[大小]（如 en_core_web_sm 表示小型英文模型）。
三、基础使用流程
1. 加载模型与处理文本
import spacy
# 加载预训练模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# 处理文本
text = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion."
doc = nlp(text)2. 文本处理结果解析
分词（Tokenization）：
for token in doc: print(token.text) # 输出每个词的文本
输出：
Apple
is
looking
at
buying
U.K.
startup
for
$
1
billion
.
词性标注（POS Tagging）：
for token in doc:
print(f"{token.text} → {token.pos_} → {token.tag_}") # 词性（粗粒度）和详细标签输出示例：
Apple → PROPN → NNP
is → AUX → VBZ
looking → VERB → VBG
...
命名实体识别（NER）：
for ent in doc.ents:
print(f"{ent.text} → {ent.label_}") # 实体文本和类型输出：
Apple → ORG
U.K. → GPE
$1 billion → MONEY
依存句法分析（Dependency Parsing）：
for token in doc:
print(f"{token.text} → {token.dep_} → {token.head.text}")输出示例：
Apple → nsubj → looking
is → aux → looking
looking → ROOT → looking
...
四、可视化工具
spaCy 提供 displacy 模块，用于可视化文本分析结果。
1. 可视化依存关系树
from spacy import displacy displacy.render(doc, style="dep", jupyter=True) # 在 Jupyter 中显示
2. 可视化命名实体
displacy.render(doc, style="ent", jupyter=True)
五、处理长文本
对于长文本，建议使用 nlp.pipe 批量处理以提高效率：
texts = ["This is a sentence.", "Another example text."] docs = list(nlp.pipe(texts)) # 可结合多线程加速（需谨慎） docs = list(nlp.pipe(texts, n_process=2))
六、模型与语言支持
支持的模型：
英文：
en_core_web_sm,en_core_web_md,en_core_web_lg（小型/中型/大型）。中文：
zh_core_web_sm。其他语言：德语（de）、法语（fr）、西班牙语（es）等。
自定义模型：
spaCy 支持用户训练自己的模型，需准备标注数据。
七、总结
适用场景：信息提取、文本清洗、实体识别、快速原型开发。
优势：高效、易用、预训练模型丰富。
学习资源：
官方文档：https://spacy.io/
社区教程：https://course.spacy.io/
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