spaCy unterstützt auf modulare Weise alle niedrigen Ebenen der Textanalyse und erleichtert die Hinzufügung von Unterstützung für neue Sprachen.

Spacy wird im Wesentlichen für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) im maschinellen Lernen verwendet. Wir können unsere Aufgaben mit dieser Bibliothek in Python optimieren, indem wir vortrainierte Modelle für Part-of-Speech-Tagging (PoS), Textzusammenfassung und für das Modell der benannten Entitätenerkennung (NER) verwenden. Es hat auch die Fähigkeit zur Tokenisierung, bei der Sätze in Wörter und Satzzeichen unterteilt werden können. Alles in allem ist es eine sehr nützliche Bibliothek in Python, um NLP-Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu verwenden.

SpaCy bleibt weiterhin Open Source und öffentlich zugänglich, selbst mit den modernsten Algorithmen. Die moderne Erkennung benannter Entitäten funktioniert einwandfrei und markiert Wörter schnell und genau in ihre korrekten Wortarten. Über zwanzig Sprachen können mit seiner umfangreichen Bibliothek verwendet werden.