spaCy suporta bem, de forma modular, todos os níveis baixos de análise de texto, facilitando a adição de suporte para novos idiomas.

Spacy é basicamente usado para tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Aprendizado de Máquina. Podemos otimizar nossas tarefas com esta biblioteca em Python usando modelos pré-treinados de marcação de Partes do Discurso (PoS), Resumo de Texto e para o modelo de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER). Ela também tem a capacidade de fazer tokenização, na qual as sentenças podem ser divididas em palavras e sinais de pontuação. Em suma, é uma biblioteca muito útil de Python para usar tarefas de NLP em múltiplos domínios.

SpaCy continua a ser de código aberto e publicamente acessível, mesmo com os algoritmos mais modernos. O reconhecimento de entidades nomeadas moderno funciona perfeitamente e classifica as palavras em suas partes do discurso corretas de forma rápida e precisa. Mais de vinte idiomas podem ser usados com sua extensa biblioteca.