[自然语言处理] 自然语言处理库spaCy使用指北_# 加载中文语言模型 nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")

1 背景介绍与spaCy安装

1.1 自然语言处理简介

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的领域，旨在使计算机能够理解、解析、生成和处理人类语言。NLP结合了计算机科学、人工智能和语言学的知识，通过各种算法和技术来处理和分析文本数据。近年来，随着深度学习技术的发展，神经网络模型在自然语言处理（NLP）领域取得了重大的突破。其中，循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等模型都发挥了关键作用。这些模型为NLP任务带来了更好的性能和效果，推动了NLP的发展和应用。

NLP主要知识结构如下图所示，图片来自网络。

NLP的应用非常广泛，涵盖了多个领域，如机器翻译、信息提取、文本分类、情感分析、自动摘要、问答系统、语音识别和语音合成等。以下是NLP常用的技术和方法：

• 分词：将连续的文本分割成有意义的词语或标记，是许多NLP任务的基础。
• 词性标注：为文本中的每个词语赋予其相应的词性，如名词、动词、形容词等。
• 句法分析：分析句子的语法结构，识别出句子中的短语、修饰语和依存关系等。
• 语义分析：理解文本的意义和语义关系，包括命名实体识别、语义角色标注和语义解析等。
• 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
• 文本分类：将文本按照预定义的类别进行分类，如垃圾邮件分类、情感分类等。
• 信息提取：从结构化和非结构化文本中提取出特定的信息，如实体关系抽取、事件抽取等。
• 问答系统：通过对用户提出的问题进行理解和回答，提供准确的答案或相关信息。
• 情感分析：识别和分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性情感。
• 文本生成：使用NLP技术生成自然语言文本，如自动摘要生成、对话系统和机器作文等。

在众多自然语言处理库中，spaCy库提供了超过73种语言的支持，并为25种语言提供了训练代码。该库提供了一系列简单易用的模型和函数接口，包括分词、词性标注等功能。用户还可以使用PyTorch、TensorFlow等框架在spaCy创建自定义模型，以满足特定需求。spaCy支持的语言模型见spaCy-models。

事实上，有一些自然语言处理开源库，例如HuggingFace的Transformers、PaddleNLP和NLTK，相较于spaCy来说更为专业且性能更好。然而，对于简单的应用而言，spaCy更为适合，因为它具有简单易用、功能全面，同时也提供了大量面向多语言预训练模型的优点。此外，随着以GPT-3为代表的语言大模型在自然语言处理领域取得了巨大的突破和成功，原本一些自然语言处理库在精度上实际不如语言大模型。然而，使用语言大模型需要庞大的推理资源，而在对精度要求不高的场景中，使用spaCy这类小巧的自然语言处理库依然是很合适的选择。

1.2 spaCy安装

spaCy采用采用模块和语言模块一起安装的模式。spaCy的设计目标之一是模块化和可定制性。它允许用户仅安装必需的模块和语言数据，以减少安装的整体大小和减轻资源负担。如果使用spaCy的模型，需要通过pip安装模型所需的模型包来使用预训练模型。这是因为spaCy的模型包含了训练后的权重参数和其他必要的文件，这些文件在安装时被存储在特定位置，而不是以单个文件的形式存在。如果需要进行模型训练和gpu运行则需要选定对应的安装包。将模块和语言模块一起安装，可以简化spaCy的配置过程。用户无需单独下载和配置语言数据，也不需要手动指定要使用的语言模型。这样可以减少用户的工作量和安装过程中的潜在错误。但是可定制性就很弱了，所以spaCy适合精度要求不高的简单使用，工程应用选择其他大型自然语言处理库更加合适。

为了实现这一目标，spaCy提供了配置化的安装指令选择页面供用户使用。安装指令选择页面地址为spaCy-usage。下图展示了本文的安装配置项，本文采用了最简单的cpu推理模式。

spaCy安装完毕后，运行以下代码即可判断spaCy及相对应的语言模型是否安装成功。

2 spaCy快速入门

该部分内容和图片主要来自于spacy-101的总结。spaCy提供的主要函数模块分为以下模块，接下来分别对这些模块进行介绍。

2.1 分词

在处理过程中，spaCy首先对文本进行标记，即将其分段为单词、标点符号等Token。这是通过应用每种语言特有的规则来实现的。Token表示自然语言文本的最小单位。每个Token都代表着文本中的一个原子元素，通常是单词或标点符号。