spaCy supporta bene, in modo modulare, tutti i livelli bassi di analisi del testo, rendendo facile aggiungere il supporto per nuove lingue.

Spacy è fondamentalmente utilizzato per compiti di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) nell'Apprendimento Automatico. Possiamo ottimizzare i nostri compiti con questa libreria in Python utilizzando modelli pre-addestrati per il tagging delle Parti del Discorso (PoS), la Sintesi del Testo e per il modello di Riconoscimento delle Entità Nominate (NER). Ha anche la capacità di fare tokenizzazione, in cui le frasi possono essere divise in parole e segni di punteggiatura. In sintesi, è una libreria di Python molto utile per utilizzare compiti di NLP in diversi domini.

SpaCy continua a essere open source e accessibile al pubblico anche con gli algoritmi più moderni. Il moderno riconoscimento delle entità nominate funziona perfettamente e classifica le parole nelle loro corrette parti del discorso in modo rapido e accurato. Oltre venti lingue possono essere utilizzate con la sua vasta libreria.