Introducing spaCy v3.5 · Explosion
发布时间：2023年1月30日（3分钟阅读）
分类：博客 / spaCy / 基于规则的匹配 / 实体链接
spaCy自然语言处理库发布v3.5版本。该版本引入了三个新的CLI命令、增加了模糊匹配功能、改进了实体链接功能，并包含一系列语言更新和错误修复。
新CLI命令
- apply：将一个流水线应用到一或多个
.txt、.jsonl或.spacy文件 - benchmark speed：通过预热和置信区间分析流水线的处理速度
- find-threshold：测试
spancat、textcat_multilabel等组件的阈值范围，以找到最优值
这些命令的使用示例详见CLI文档和v3.5使用说明。
模糊匹配
新增 FUZZY 操作符，允许基于莱文斯坦编辑距离进行模糊匹配：
pattern = [{"LOWER": {"FUZZY": "definitely"}}]
FUZZY 和 REGEX 操作符现在也支持用于列表的 IN 和 NOT_IN：
pattern = [{"TEXT": {"REGEX": {"NOT_IN": ["^awe(some)?$", "^wonder(ful)?"]}}}]
实体链接
实体链接器的知识库已重构以简化定制。KnowledgeBase 现在是一个抽象类，默认实现为新的 InMemoryLookupKB 类。
更多改进、更新和错误修复详见：v3.5使用说明 / v3.5.0发布说明。
spaCy宇宙与项目新增内容
自v3.4以来，spaCy宇宙和spaCy项目中添加了许多新插件、扩展、流水线和教程：
- BERTopic：利用BERT和c-TF-IDF创建易于解释的主题
- concepCy：多语言知识图谱
- greCy：用于spaCy的训练好的古希腊语模型
- English Interpretation Sentence Pattern：英语到日语的精准翻译
- spaCy - Partial Tagger：用于部分标注数据集的序列标注器
- spacy-cleaner：使用spaCy轻松清洗文本
- spaCy-PyThaiNLP：增加泰语支持
- Speedster pipeline acceleration：使用Speedster加速命名实体识别（WikiNER）
- Zshot：零样本和少样本命名实体与关系识别
此外，spaCy团队为两个较新的组件添加了演示项目：
- experimental/coref：使用OntoNotes训练共指消解模型
- pipelines/spancat_demo：最小化的
spancat演示项目
资源
- spaCy v3.5: 新特性概览
- 发布说明：详细概述
- spaCy模型目录：下载训练好的流水线
- spaCy宇宙：项目、插件和扩展
- spaCy项目模板：端到端NLP工作流
- 视频教程：YouTube上的深度spaCy内容FINISHED
