spacy Python library.

时间: 2023-08-27 21:07:08 浏览: 169
spaCy是一个Python自然语言处理工具包,它被称为“工业级强度的Python NLP工具包”,适用于大规模信息提取任务。它是用Cython从头开始编写的,具有精心管理内存的特点。独立研究证实,spaCy是世界上最快的NLP库。如果你的应用程序需要处理整个网络转储,那么spaCy是你想要使用的库。\[1\]\[2\] spaCy支持多个操作系统,包括macOS / OS X、Linux和Windows(Cygwin、MinGW、Visual Studio)。它要求使用Python 3.6+(仅支持64位)。你可以使用pip或conda(通过conda-forge)作为软件包管理器来安装spaCy和相关的软件包。\[3\] 如果你想单独安装spaCy,可以使用以下命令: pip install spacy conda install spacy -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ pip install -U pip setuptools wheel 希望这个回答对你有帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [python自然语言处理工具包“spaCy”安装教程](https://blog.csdn.net/weixin_47280837/article/details/117589097)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Py之spacy:spacy/spacy-transformers 的简介、安装、使用方法之详细攻略](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/130652994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Python3.6标准库 It contains data types that would normally be considered part of the “core” of a language, such as numbers and lists. For these types, the Python language core defines the form of literals and places some constraints on their semantics, but does not fully define the semantics. The library also contains built-in functions and exceptions — objects that can be used by all Python code without the need of an import statement. Some of these are defined by the core language, but many are not essential for the core semantics and are only described here. The bulk of the library, however, consists of a collection of modules. There are many ways to dissect this collection. Some modules are written in C and built in to the Python interpreter; others are written in Python and imported in source form. Some modules provide interfaces that are highly specific to Python, like printing a stack trace; some provide interfaces that are specific to particular operating systems, such as access to specific hardware; others provide interfaces that are specific to a particular application domain, like the World Wide Web. Some modules are available in all versions and ports of Python; others are only available when the underlying system supports or requires them; yet others are available only when a particular configuration option was chosen at the time when Python was compiled and installed. This manual is organized “from the inside out:” it first describes the built-in functions, data types and exceptions, and finally the modules, grouped in chapters of related modules. This means that if you start reading this manual from the start, and skip to the next chapter when you get bored, you will get a reasonable overview of the available modules and application areas that are supported by the Python library. Of course, you don’t have to read it like a novel — you can also browse the table of contents (in front of the manual), or look for a specific function, module or term in the index (in the back). And finally, if you enjoy learning about random subjects, you choose a random page number (see module random) and read a section or two. Regardless of the order in which you read the sections of this manual, it helps to start with chapter Built-in Functions, as the remainder of the manual assumes familiarity with this material.

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