spaCy meets Transformers
像BERT、GPT-2和XLNet这样的巨型Transformer模型几乎在每一个自然语言处理排行榜上都设立了新的准确度标准。然而，这些模型非常新，围绕它们的大多数软件生态系统都集中在它们提供的进一步研究机会上。本次演讲将描述如何在spaCy中使用这些模型，spaCy是一个流行的库，用于将自然语言处理应用于实际问题。还将讨论新的迁移学习技术为生产环境自然语言处理提供的众多机会，无论选择哪种特定的软件包来完成任务。
Transformer模型的优势与挑战
优势：
- 网络设计简单
- 高精度
- 需要较少的标注示例
挑战：
- 速度慢/成本高
- 需要大批量处理
- 技术前沿
spaCy与Transformer的集成
通过spacy-transformers库可以实现：
- 支持文本分类、对齐的分词和自定义模型
- 即将支持命名实体识别（NER）、标记和依存解析
- 即将推出Transformer组件的RPC支持
- 即将在Prodigy中支持Transformer
结论
Transformer模型为自然语言处理带来了革命性的进步，而spaCy的集成使得这些先进技术能够更便捷地应用于实际生产环境。未来，随着更多功能的加入，这一组合将进一步提升自然语言处理的效率和效果。