spacy models下載 - spacy models源代碼下載

spacy models

其他源碼

ca_core_news_lg-3.8.0

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Spacy模型

該存儲庫包含Spacy NLP庫的模型版本。有關如何下載，安裝和使用模型的更多信息，請參見模型文檔。

配x重要說明：由於模型可以很大，並且主要由二進制數據組成，因此我們不能簡單地將它們作為github存儲庫中的文件提供。相反，我們選擇將它們添加到.whl和.tar.gz文件中。這使我們仍然可以保持公共發布歷史記錄。

Quickstart

要安裝特定模型，請使用模型名稱運行以下命令（例如en_core_web_sm ）：

python -m spacy download [model]

Spacy v3.x型號目錄
Spacy v3.x模型比較
Spacy v2.x型號目錄
Spacy v2.x模型比較
個人發行說明

對於Spacy V1.X模型，請參見此處。

模型命名約定

通常，Spacy希望所有模型軟件包都遵循[lang]_[name]的命名約定。對於我們提供的管道，我們將名稱分為三個組成部分：

類型：模型功能：
- core ：具有標記，解析，誘餌和命名實體識別的通用模型
- dep ：只有標記，解析和檸檬酸
- ent ：僅命名實體識別
- sent ：僅句子分段
類型：文本類型該模型經過培訓（例如web用於Web文本， news新聞文本）
尺寸：型號尺寸指示器：
- sm ：沒有單詞向量
- md ：降低單詞矢量表，帶有20k獨特的向量，用於〜500K單詞
- lg ：帶有〜500K條目的大單詞矢量表

例如， en_core_web_md是一種中型英語模型，在書面網絡文本（博客，新聞，評論）上訓練，其中包括標記器，依賴項解析器，lemmatizer，lemmatizer，一個命名實體識別器和具有20K獨特矢量的字矢量表。

模型版本

此外，模型版本控制既反映了與Spacy的兼容性，又反映了模型版本。模型版本abc轉化為：

a ： Spacy主要版本。例如， 2用於Spacy V2.x。
b ： Spacy次要版本。例如， 3用於Spacy v2.3.x。
c ：模型版本。不同的模型配置：例如，對不同的數據，不同的參數，不同數量的迭代，具有不同的向量等的培訓。

有關詳細的兼容性概述，請參見compatibility.json 。這也是Spacy內部兼容性檢查的來源，當您運行download命令時執行。

支持舊版本

如果您使用的是舊版本（v1.6.0或以上），則仍然可以使用python -m spacy.en.download all python -m spacy.de.download all並安裝舊型號。 .tar.gz檔案也附在v1.6.0版本上。要手動下載並安裝模型，請解開存檔，將包含的目錄放入spacy/data中，然後通過spacy.load('en')或spacy.load('de')加載模型。

下載型號

為了提高透明度並使與您自己的型號一起使用Spacy變得更加易於使用，所有數據現在均以直接下載為單個版本的直接下載提供。 Spacy 1.7還支持安裝和加載模型作為Python軟件包。現在，您可以選擇要保留數據文件的方法和地點，並設置“快捷鏈接”以按名稱從Spacy中加載模型。有關此信息的更多信息，請參見新的模型文檔。

 # download best-matching version of specific model for your spaCy installation
python -m spacy download en_core_web_sm

# pip install .whl or .tar.gz archive from path or URL
pip install /Users/you/en_core_web_sm-3.0.0.tar.gz
pip install /Users/you/en_core_web_sm-3.0.0-py3-none-any.whl
pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.0.0/en_core_web_sm-3.0.0.tar.gz
pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.0.0/en_core_web_sm-3.0.0-py3-none-any.whl

加載和使用模型

要加載模型，請使用spacy.load()與模型名稱，快捷方式鏈接或模型數據目錄的路徑。

 import spacy
nlp = spacy . load ( "en_core_web_sm" )
doc = nlp ( u"This is a sentence." )

您也可以通過其全名直接import模型，然後在沒有參數的情況下調用其load()方法。這也適用於先前版本的Spacy型號。

 import spacy
import en_core_web_sm

nlp = en_core_web_sm . load ()
doc = nlp ( u"This is a sentence." )

手動下載和安裝

在某些情況下，您可能更喜歡手動下載數據，例如將其放入自定義目錄中。您可以通過瀏覽器從最新版本下載模型，也可以使用存檔文件的URL配置自己的下載腳本。存檔由一個模型目錄組成，該目錄包含另一個帶有模型數據的目錄。

 └── en_core_web_md-3.0.0.tar.gz       # downloaded archive
    ├── setup.py                      # setup file for pip installation
    ├── meta.json                     # copy of pipeline meta
    └── en_core_web_md                # ? pipeline package
        ├── __init__.py               # init for pip installation
        └── en_core_web_md-3.0.0      # pipeline data
            ├── config.cfg            # pipeline config
            ├── meta.json             # pipeline meta
            └── ...                   # directories with component data

有關更多信息和示例，請查看模型文檔。

Spacy V1.x版本

日期	模型	版本	dep	恩特	vec	尺寸	執照
`2017-06-06`	`es_core_web_md`	1.0.0	x	x	x	377 MB	CC BY-SA
`2017-04-26`	`fr_depvec_web_lg`	1.0.0	x		x	1.33 GB	cc by-nc
`2017-03-21`	`en_core_web_md`	1.2.1	x	x	x	1 GB	CC BY-SA
`2017-03-21`	`en_depent_web_md`	1.2.1	x	x		328 MB	CC BY-SA
`2017-03-17`	`en_core_web_sm`	1.2.0	x	x	x	50 MB	CC BY-SA
`2017-03-17`	`en_core_web_md`	1.2.0	x	x	x	1 GB	CC BY-SA
`2017-03-17`	`en_depent_web_md`	1.2.0	x	x		328 MB	CC BY-SA
`2016-05-10`	`de_core_news_md`	1.0.0	x	x	x	645 MB	CC BY-SA
`2016-03-08`	`en_vectors_glove_md`	1.0.0			x	727 MB	CC BY-SA