spaCy README

The project's README from github.com/explosion/spaCy. As one markdown file: README.md.

spaCy: Industrial-strength NLP

spaCy is a library for advanced Natural Language Processing in Python and Cython. It's built on the very latest research, and was designed from day one to be used in real products.

spaCy comes with pretrained pipelines and currently supports tokenization and training for 70+ languages. It features state-of-the-art speed and neural network models for tagging, parsing, named entity recognition, text classification and more, multi-task learning with pretrained transformers like BERT, as well as a production-ready training system and easy model packaging, deployment and workflow management. spaCy is commercial open-source software, released under the MIT license.

💫 Version 3.8 out now! Check out the release notes here.

tests Current Release Version pypi Version conda Version Python wheels Code style: black
PyPi downloads Conda downloads

📖 Documentation

Documentation
⭐️ spaCy 101 New to spaCy? Here's everything you need to know!
📚 Usage Guides How to use spaCy and its features.
🚀 New in v3.0 New features, backwards incompatibilities and migration guide.
🪐 Project Templates End-to-end workflows you can clone, modify and run.
🎛 API Reference The detailed reference for spaCy's API.
⏩ GPU Processing Use spaCy with CUDA-compatible GPU processing.
📦 Models Download trained pipelines for spaCy.
🦙 Large Language Models Integrate LLMs into spaCy pipelines.
🌌 Universe Plugins, extensions, demos and books from the spaCy ecosystem.
⚙️ spaCy VS Code Extension Additional tooling and features for working with spaCy's config files.
👩‍🏫 Online Course Learn spaCy in this free and interactive online course.
📰 Blog Read about current spaCy and Prodigy development, releases, talks and more from Explosion.
📺 Videos Our YouTube channel with video tutorials, talks and more.
🔴 Live Stream Join Matt as he works on spaCy and chat about NLP.
🛠 Changelog Changes and version history.
💝 Contribute How to contribute to the spaCy project and code base.
👕 Swag Support us and our work with unique, custom-designed swag!
Tailored Solutions Custom NLP consulting, implementation and strategic advice by spaCy’s core development team. Streamlined, production-ready, predictable and maintainable. Send us an email or take our 5-minute questionnaire, and well'be in touch! Learn more →

💬 Where to ask questions

The spaCy project is maintained by the spaCy team. Please understand that we won't be able to provide individual support via email. We also believe that help is much more valuable if it's shared publicly, so that more people can benefit from it.

Type Platforms
🚨 Bug Reports GitHub Issue Tracker
🎁 Feature Requests & Ideas GitHub Discussions · Live Stream
👩‍💻 Usage Questions GitHub Discussions · Stack Overflow
🗯 General Discussion GitHub Discussions · Live Stream

Features

📖 For more details, see the facts, figures and benchmarks.

⏳ Install spaCy

For detailed installation instructions, see the documentation.

pip

Using pip, spaCy releases are available as source packages and binary wheels. Before you install spaCy and its dependencies, make sure that your pip, setuptools and wheel are up to date.

pip install -U pip setuptools wheel
pip install spacy

To install additional data tables for lemmatization and normalization you can run pip install spacy[lookups] or install spacy-lookups-data separately. The lookups package is needed to create blank models with lemmatization data, and to lemmatize in languages that don't yet come with pretrained models and aren't powered by third-party libraries.

When using pip it is generally recommended to install packages in a virtual environment to avoid modifying system state:

python -m venv .env
source .env/bin/activate
pip install -U pip setuptools wheel
pip install spacy

conda

You can also install spaCy from conda via the conda-forge channel. For the feedstock including the build recipe and configuration, check out this repository.

conda install -c conda-forge spacy

Updating spaCy

Some updates to spaCy may require downloading new statistical models. If you're running spaCy v2.0 or higher, you can use the validate command to check if your installed models are compatible and if not, print details on how to update them:

pip install -U spacy
python -m spacy validate

If you've trained your own models, keep in mind that your training and runtime inputs must match. After updating spaCy, we recommend retraining your models with the new version.

📖 For details on upgrading from spaCy 2.x to spaCy 3.x, see the migration guide.

📦 Download model packages

Trained pipelines for spaCy can be installed as Python packages. This means that they're a component of your application, just like any other module. Models can be installed using spaCy's download command, or manually by pointing pip to a path or URL.

Documentation
Available Pipelines Detailed pipeline descriptions, accuracy figures and benchmarks.
Models Documentation Detailed usage and installation instructions.
Training How to train your own pipelines on your data.
# Download best-matching version of specific model for your spaCy installation
python -m spacy download en_core_web_sm

# pip install .tar.gz archive or .whl from path or URL
pip install /Users/you/en_core_web_sm-3.0.0.tar.gz
pip install /Users/you/en_core_web_sm-3.0.0-py3-none-any.whl
pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.0.0/en_core_web_sm-3.0.0.tar.gz

Loading and using models

To loa

spaCy (explosion/spaCy)

Searching Database…

34K ·GitHub
Что это такое?spaCy — это библиотека для продвинутой обработки естественного языка (NLP) на Python и Cython, с самого начала созданная для реальных продуктов. Она поставляется с готовыми предобученными пайплайнами и поддерживает токенизацию и обучение более чем для 70 языков.
Это библиотека, которую я подключаю к своему коду на Python, или сервис, который нужно запускать?Это Python-библиотека: вы импортируете её в свой код и строите с её помощью пайплайны обработки текста. Ни сервера, ни интерфейса здесь нет — всё работает внутри вашего Python-процесса.
Как установить её и запустить первую модель?Установите через pip или из conda-forge, затем скачайте предобученный пайплайн командой download из spaCy — модели устанавливаются как Python-пакеты, как и любой другой модуль в вашем приложении.
Заработает ли она на моей версии Python?Нужен 64-битный Python от 3.7 до 3.12, на macOS, Linux или Windows (Cygwin, MinGW или Visual Studio).
Могут ли обновления spaCy сломать мои обученные модели?Да, могут: некоторые обновления требуют новых статистических моделей, а входные данные для обучения и работы должны совпадать. После обновления запустите команду validate, чтобы проверить установленные модели, и переобучите свои модели под новую версию.
Можно ли бесплатно использовать её в коммерческих проектах?Да. spaCy — коммерческое open-source ПО под лицензией MIT, а её разработчик Explosion дополнительно продаёт платный консалтинг по NLP.
Что она реально умеет делать с текстом сразу после установки?Компоненты покрывают распознавание именованных сущностей, разметку частей речи, синтаксический разбор зависимостей, разбиение на предложения, классификацию текста, лемматизацию, морфологический анализ и связывание сущностей, а также встроенные средства визуализации синтаксиса и NER.
Мне придётся обучать свои модели, или есть готовые?Не придётся: spaCy поставляется с предобученными пайплайнами для разных языков и задач. Для нестандартных задач есть система обучения, готовая к продакшену, с мультитаскингом на предобученных трансформерах вроде BERT.
С какими языками она работает?Поддерживается более 70 языков для токенизации и обучения, у каждого — токенизация, основанная на лингвистических принципах.
Могу ли я подключить свои модели на PyTorch или TensorFlow?Да — spaCy поддерживает собственные модели на PyTorch, TensorFlow и других фреймворках, а пайплайны легко расширяются своими компонентами и атрибутами.
Creator
explosion
Size
199.7 MB
Stars
34K
Age
12y
Commits · 90 Days