用户|准确率达SOTA，spaCy 3.0正式版发布_支持|https|组件|系统|spans

机器之心报道
作者：小舟、杜伟

spaCy 3.0 正式版来了。

spaCy 是具有工业级强度的 Python NLP 工具包，被称为最快的工业级自然语言处理工具。它支持多种自然语言处理的基本功能，主要功能包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等。
近日， spaCy v3.0 正式发布，这是一次重大更新。

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spcCy 3.0 更新文档地址：https://github.com/explosion/spaCy/releases/tag/v3.0.0
spaCy v3.0 有以下特点：

具有新的基于 transformer 的 pipeline ，这使得 spaCy 的准确率达到了当前的 SOTA 水平；
提供了新的 workflow 系统，帮助用户将原型变为产品；
pipeline 配置更加简单，训练 pipeline 也更加轻松；
与 NLP 生态系统的其他部分有许多新的和改进的集成。

spaCy v3.0 旨在优化用户的应用体验。用户可以使用强大的新配置系统来描述所有的设置，从而在 PyTorch 或 TensorFlow 等框架中编写支持 spaCy 组件的模型。新的 workflow 系统更加适用于步骤复杂的现代 NLP 流程。
快速安装启动为了实现最流畅的更新过程，项目开发者建议用户在一个新的虚拟环境中启动：
pip install -U spacy
在具体操作上，用户可以选择自己的操作系统、包管理器、硬件、配置、训练 pipeline ，以及选择 pipeline 时可以选择侧重效率性或者准确性。

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新功能与改进之处本次更新的 spaCy v3.0 增添了一些新功能，也进行了一系列改进，具体如下：

基于 Transformer 的 pipeline ，支持多任务学习；
针对 18 + 种语言再训练的模型集合以及 58 个训练的 pipeline（包括 5 个基于 transformer 的pipeline）；
针对所有支持语言再训练的 pipeline ，以及用于马其顿语和俄语的新的核心 pipeline；
新的训练工作流和配置系统；
使用 PyTorch、TensorFlow 和 MXNet 等任何机器学习框架实现自定义模型；
管理从预处理到模型部署等端到端多步骤工作流的 spaCy 项目；
集成数据版本控制（Data Version Control, DVC）、Streamlit、Weights & Biases、Ray 等；
利用 Ray 的并行训练和分布式计算；
新的内置pipeline组件：SentenceRecognizer、Morphologizer、Lemmatizer、AttributeRuler 和 Transformer；
针对自定义组件的全新改进版 pipeline 组件 API 和装饰器；
从用户训练配置的其他 pipeline 中获取经过训练的组件；
为所有经过训练的 pipeline 包提供预建和更高效的二进制 wheel；
使用 Semgrex 运算符在依赖解析（dependency parse）中提供用于匹配模式的 DependencyMatcher；
在 Matcher 中支持贪婪模式（greedy pattern）；
新的数据结构 SpanGroup ，可以通过 Doc.spans 有效地存储可能重叠的 span 的集合；
用于自定义注册函数的类型提示和基于类型的数据验证；
各种新方法、属性和命令。