使用spaCy解锁自然语言处理核心技能

本文是《使用spaCy掌握自然语言处理》系列的第一部分，介绍了spaCy在NLP中的作用。NLP是人工智能的一部分，旨在让机器理解文本内容。spaCy是一个强大的库，使文本处理更高效、更快速，尤其适合实际项目中的需求。 虽然许多开发者使用像ChatGPT或Llama这样的大型模型，但这些模型成本高且速度慢。spaCy则提供了更轻量、更灵活的解决方案，并支持与大模型结合使用，如通过spacy-llm模块，兼顾速度与性能。 安装spaCy可以通过pip命令完成，同时需要下载对应语言的模型，例如英语模型。加载模型后，可以使用其内置的管道系统进行文本处理，包括分词、词性标注、依存句法分析和命名实体识别等。 spaCy的分词器是基于规则的，可以自定义，但通常默认分词器已足够使用。此外，spaCy还能将文本按句子分割，依靠其依存解析器实现。 在词形还原（Lemmatization）方面，spaCy可以将不同形式的单词还原为基本形式，如将“dancing”还原为“dance”。 文章最后提到，spaCy的轻量和高效使其成为许多项目的理想选择，尤其在结合大模型时更具优势。下一部分将介绍如何使用spaCy的命名实体识别和依存句法分析处理实际文本任务。