SpaCy

SpaCy
software
Logo
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GenereElaborazione del linguaggio naturale
SviluppatoreExplosion AI
Data prima versionefebbraio 2015
Ultima versione3.8.16 (24 agosto 2026)
Sistema operativoLinux
Microsoft Windows
macOS
OS X
LinguaggioPython
Licenzalicenza MIT
(licenza libera)
Sito webspacy.io/
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spaCy è una libreria open source per l'elaborazione del linguaggio naturale, scritta in Python e Cython. La libreria è rilasciata sotto licenza MIT ed attualmente implemeta modelli statistici di reti neurali in inglese, tedesco, spagnolo, portoghese, francese, italiano, olandese e greco; inoltre offre funzionalità di NER e di tokenizzazione per diverse altre lingue.

A differenza della suite NLTK, che è ampiamente utilizzata nel campo della ricerca e della didattica, spaCy è particolarmente adatto alla realizzazione di applicazioni software destinate alla produzione. A partire dalla versione 1.0, spaCy supporta analisi basate sull'apprendimento profondo, consentendo di impiegare modelli statistici addestrati utilizzando librerie per l'apprendimento automatico quali TensorFlow, Keras, Scikit-learn e PyTorch. Inoltre la libreria di apprendimento automatico di spaCy, denominata Thinc, è disponibile come libreria open source per Python.

Storia

La versione 1.0 è stata pubblicata il 19 ottobre 2016 e includeva il supporto preliminare per i flussi di lavoro di deep learning supportando pipeline di elaborazione personalizzate. Includeva inoltre un matcher di regole che supportava le annotazioni di entità e un'API di formazione ufficialmente documentata.

La versione 2.0 è stata pubblicata il 7 novembre 2017 e ha introdotto modelli di rete neurale convoluzionale per 7 lingue diverse. Supportava anche componenti di pipeline di elaborazione personalizzati e attributi di estensione e presentava un componente di classificazione del testo addestrabile integrato.

La versione 3.0 è stata pubblicata il 1º febbraio 2021 e ha introdotto pipeline all'avanguardia basate su trasformatori. Ha inoltre introdotto un nuovo sistema di configurazione e flusso di lavoro di formazione, oltre a suggerimenti sui tipi e modelli di progetto. Questa versione ha abbandonato il supporto per Python 2.

Note

  1. ↑ Choi et al. (2015). It Depends: Dependency Parser Comparison Using A Web-based Evaluation Tool.
  2. ↑ Google’s new artificial intelligence can’t understand these sentences. Can you?, su Washington Post. URL consultato il 18 dicembre 2016.
  3. ↑ Models & Languages | spaCy Usage Documentation, su spacy.io. URL consultato l'8 novembre 2017.
  4. ↑ (EN) Facts & Figures - spaCy, su spacy.io. URL consultato l'8 novembre 2017.
  5. ↑ Steven Bird, Klein, Ewan, Loper, Edward e Baldridge, Jason, Multidisciplinary instruction with the Natural Language Toolkit (PDF), in Proceedings of the Third Workshop on Issues in Teaching Computational Linguistics, ACL, 2008.
  6. ↑ explosion/spaCy, su GitHub. URL consultato il 18 dicembre 2016.
  7. ↑ Facts & Figures | spaCy Usage Documentation, su spacy.io. URL consultato l'8 novembre 2017.
  8. ↑ explosion/spaCy, su GitHub. URL consultato l'8 febbraio 2021.
  9. ↑ Jeremy Howard, Sylvain Gugger, Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch, O'Reilly, 2020, ISBN 978-1492045526.
  10. ↑ explosion/spaCy, su GitHub. URL consultato l'8 febbraio 2021.

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