内容简介 本书是一本全面、实用、易懂的spaCy学习指南，专为对自然语言处理（NLP）感兴趣的读者设计。它以中文应用为核心，从基础概念到高级应用，逐步深入讲解spaCy这一高效的Python NLP库。书中不仅涵盖了分词、词性标注、命名实体识别等核心功能，还详细介绍了如何利用这些功能来构建强大的NLP应用。通过丰富的案例和示例代码，本书能够帮助读者快速掌握spaCy的使用方法，并将其应用于实际任务中，无论是文本分析、情感分析还是机器学习模型的构建。 对于自然语言处理的初学者来说，本书提供了一个结构化的学习方法，从最基础的NLP概念开始，逐步引导读者理解并应用spaCy库。对于开发者和数据科学家，书中的高级应用和最佳实践可以帮助他们提升现有技能，解决更复杂的NLP问题。无论是想系统学习NLP还是想针对性提升特定技能，本书都是理想的选择。它不仅适合个人学习，也适合作为团队或教育机构的教学资源。通过本书的学习，读者将能够更加自信地处理各种语言数据，开发出更加智能和高效的NLP解决方案。 前言 自然语言处理（natural language processing，NLP）是人工智能领域的一个重要方向。近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了自然语言处理的进步，涌现出了许多强大的工具和技术，其中就包括spaCy。spaCy是一个高效的Python NLP库，它提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存关系解析等，为各种自然语言处理任务提供了强大的支持。spaCy不仅对传统的自然语言处理技术有着工业级的强大支持，还对新型的大语言模型（如Llama和ChatGPT）有着完善的支持。 为什么写这本书 尽管关于自然语言处理领域的研究取得了显著的进步，但对许多开发者来说，掌握和应用这些先进的工具和技术仍然存在一定的挑战。一方面，自然语言处理的理论和技术体系较为复杂，需要开…