spaCy：Python与Cython的高效自然语言处理库

spaCy是一个用于Python和Cython的全新文本处理库，专为解决中小型机构在自然语言处理（NLP）领域的技术困境而设计。传统NLP工具（如NLTK）多用于教育场景，而spaCy则针对生产环境优化，提供20毫秒内完成文本标注与解析的极致性能。

技术亮点

• 高效处理管道：所有字符串映射为整数ID，词元关联嵌入式词向量，特征预计算缓存
• 商业友好许可：支持AGPL协议或商业授权
• 向量空间模型：默认集成Levy与Goldberg（2014）的词向量表示（300维numpy数组）

代码示例：副词标记优化

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import spacy.en  
from spacy.parts_of_speech import ADV  

nlp = spacy.en.English()  
tokens = nlp(u"‘Give it back,’ he pleaded abjectly, ‘it’s mine.’")  
print(u''.join(tok.string.upper() if tok.pos == ADV else tok.string for tok in tokens))  

通过词频统计（基于30亿语料库的log概率）和余弦相似度计算，可精准筛选目标副词：

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cosine = lambda v1, v2: dot(v1, v2) / (norm(v1) * norm(v2))  
pleaded_vector = tokens[7].vector  
words.sort(key=lambda w: cosine(w.vector, pleaded_vector))  

性能基准

Yahoo! Labs与埃默里大学独立测试（ACL 2015）：

速度对比

• 单文档处理时延（Intel i7-3770）：
  • 分词：0.2ms（比CoreNLP快10倍）
  • 标注+解析：19ms（比ZPar快44.7倍）

spaCy的解析器速度超越多数标注工具，其词元结构体可直接访问预计算特征，为构建复杂NLP应用提供基础设施。