spaCy prend bien en charge, de manière modulaire, tous les niveaux bas d'analyse de texte, ce qui facilite l'ajout de la prise en charge de nouvelles langues.

Spacy est essentiellement utilisé pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP) dans l'apprentissage automatique. Nous pouvons optimiser nos tâches avec cette bibliothèque en Python en utilisant des modèles pré-entraînés pour le marquage des parties du discours (PoS), la synthèse de texte et pour le modèle de reconnaissance d'entités nommées (NER). Elle a également la capacité de faire de la tokenisation, dans laquelle les phrases peuvent être divisées en mots et en signes de ponctuation. En somme, c'est une bibliothèque Python très utile pour utiliser les tâches de NLP dans de multiples domaines.

SpaCy continue d'être open source et accessible au public même avec les algorithmes les plus modernes. La reconnaissance d'entités nommées moderne fonctionne parfaitement et étiquette les mots dans leurs parties du discours correctes rapidement et avec précision. Plus de vingt langues peuvent être utilisées avec sa bibliothèque étendue.