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explosion/spaCy

PythonとCython向けの高性能NLPライブラリ。トークン化、学習済みパイプライン、タグ付け・構文解析・エンティティ認識用の学習済みモデルを提供します。

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最終コミット
11 日前

これは何？

spaCyは、PythonとCythonで高度な自然言語処理を行うためのライブラリです。70以上の言語のトークン化と学習をサポートし、品詞タグ付け、依存関係解析、固有表現認識、テキスト分類などのタスクに対応した学習済みパイプラインを提供します。

BERTなどの学習済みTransformerを使ったマルチタスク学習に対応し、学習システムに加えて、モデルのパッケージ化、デプロイ、管理のためのツールも備えています。パイプラインにはカスタムコンポーネントを追加でき、PyTorchやTensorFlowなどのフレームワークで独自モデルを構築できます。構文や固有表現を表示するビジュアライザーも組み込まれています。

spaCyはmacOS、Linux、Windowsでpipまたはcondaからインストールでき、64-bitシステム上のPython 3.7以上、3.13未満が必要です。MITライセンスで公開されています。

主な機能

  • 0170以上の言語のトークン化と学習をサポート
  • 02NER、品詞タグ付け、構文解析、テキスト分類に対応した学習済みパイプライン
  • 03BERTなどの学習済みTransformerを使ったマルチタスク学習
  • 04PyTorchまたはTensorFlowによるカスタムコンポーネントとモデルの構築
  • 05構文と固有表現を表示する組み込みビジュアライザー

ユースケース

  • 文書から人物、組織、場所などの固有表現を抽出する
  • 学習済みモデルを使って本番パイプラインでテキストを分類する
  • 学習済みTransformerを基盤としてカスタムNLPコンポーネントを構築する
  • 言語学研究で構文と依存関係を分析する

収録されている特集

自然言語処理ツールとライブラリ

トピック

#nlp#machine-learning#named-entity-recognition#text-classification#tokenization#transformers#python#ai#artificial-intelligence#cython

よくある質問

spaCy とは？
PythonとCython向けの高性能NLPライブラリ。トークン化、学習済みパイプライン、タグ付け・構文解析・エンティティ認識用の学習済みモデルを提供します。 spaCyは、PythonとCythonで高度な自然言語処理を行うためのライブラリです。70以上の言語のトークン化と学習をサポートし、品詞タグ付け、依存関係解析、固有表現認識、テキスト分類などのタスクに対応した学習済みパイプラインを提供します。
spaCy は無料で使えますか？ライセンスは？
spaCy は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
spaCy は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。spaCy の最終コミットは 2026年10月27日 です。
spaCy は何に使えますか？
文書から人物、組織、場所などの固有表現を抽出する 学習済みモデルを使って本番パイプラインでテキストを分類する 学習済みTransformerを基盤としてカスタムNLPコンポーネントを構築する 言語学研究で構文と依存関係を分析する
spaCy はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/explosion/spaCy

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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