spaCy

SpaCy là thư viện mã nguồn mở miễn phí dành cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được viết bằng Python và Cython. Nó được tạo ra vào năm 2015 bởi Matthew Honnibal và Ines Montani và kể từ đó đã trở thành một trong những thư viện NLP phổ biến nhất được các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới sử dụng.

SpaCy vừa nhanh vừa dễ sử dụng, hoạt động nhanh hơn các thư viện NLP hàng đầu khác, chẳng hạn như NLTK và CoreNLP. Nó cũng có độ chính xác cao và có khả năng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như xử lý câu thành các phần của thẻ lời nói (POS), phân đoạn cụm từ, nhận dạng thực thể được đặt tên, gắn thẻ một phần giọng nói, phân tích cú pháp phụ thuộc, độ phân giải coreference, phân loại văn bản và phân tích tình cảm.

Hơn nữa, SpaCy có một số tính năng độc đáo và nâng cao để xây dựng các mô hình tùy chỉnh. Nó cung cấp các thuật toán đào tạo khác nhau cho các mô hình có cấu trúc, chẳng hạn như phân loại văn bản, nhận dạng thực thể được đặt tên và gắn thẻ một phần lời nói, cũng như các mô hình phi cấu trúc như phân tích cú pháp phụ thuộc và phân tích cảm xúc. Nó cũng hỗ trợ một loạt các mô hình ngôn ngữ, chẳng hạn như word2vec, GloVe và nhúng cấp độ ký tự.

Vào năm 2016, SpaCy đã được tích hợp thành một bộ thư viện nguồn mở lớn hơn dành cho Python (“Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên”). Các thư viện này cho phép các nhà phát triển trích xuất thông tin ngôn ngữ phức tạp hơn, chẳng hạn như phát hiện sự tương đồng giữa các từ và cụm từ hoặc nhận ra rằng một câu có liên quan đến một chủ đề cụ thể.

Tính đến năm 2021, SpaCy đã phát triển trở thành một trong những thư viện phổ biến và toàn diện nhất để xử lý và hiểu văn bản. Nó tiếp tục là thư viện được lựa chọn cho các nhiệm vụ NLP do các thuật toán hiệu quả, tính năng mạnh mẽ và dễ sử dụng.