इस प्रोजेक्ट के बारे में

spaCy पायथन और Cython में उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) के लिए एक लाइब्रेरी है, जिसे वास्तविक दुनिया के उत्पादों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह 70+ भाषाओं के लिए पूर्व-प्रशिक्षित पाइपलाइन, अत्याधुनिक गति, और टैगिंग, पार्सिंग, नामित इकाई पहचान (NER), और टेक्स्ट वर्गीकरण जैसे कार्यों के लिए तंत्रिका नेटवर्क मॉडल प्रदान करता है। यह BERT जैसे पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर के साथ मल्टी-टास्क लर्निंग, एक उत्पादन-तैयार प्रशिक्षण प्रणाली, और आसान मॉडल पैकेजिंग और परिनियोजन का समर्थन करता है। spaCy MIT-लाइसेंस प्राप्त है और इसमें सिंटैक्स और NER के लिए विज़ुअलाइज़र, कस्टम घटकों के साथ विस्तारशीलता, और PyTorch और TensorFlow के साथ एकीकरण शामिल है। इंस्टॉलेशन pip या conda के माध्यम से उपलब्ध है, साथ ही प्रशिक्षित मॉडल डाउनलोड करने और स्रोत से संकलित करने के विकल्प हैं। परियोजना में व्यापक दस्तावेज़ीकरण, एक ऑनलाइन कोर्स, और GitHub Discussions और Stack Overflow के माध्यम से समुदाय समर्थन शामिल है।