spaCy v3 设计概念与技术架构详解

spaCy 是一个用于工业级自然语言处理的流行开源 Python 库。spaCy v3.0 引入了新的基于 Transformer 的流水线，将 spaCy 的准确度提升至当前最先进水平，并配备了一个全新的训练配置和工作流系统，以帮助你将项目从原型阶段推进到生产环境。在本文中，我们将展示一些新的设计概念，并解释其底层实现原理、实现方式以及最重要的原因。同时，我们还将分享在开发过程中积累的关于开发者体验的一些经验教训。

步骤概览

• 00:00 – 引言与“让他们写代码”的哲学
• 01:32 – spaCy 的声明式配置系统
• 06:44 – “自下而上”与“自上而下”的配置方式对比
• 08:35 – 函数注册表
• 12:55 – 类型提示与基于类型的验证
• 13:53 – 使用 Pydantic 进行数据验证
• 18:36 – 模型定义的静态分析
• 22:27 – 总结与结论

SPACY 资源

• 网站与文档：https://spacy.io
• GitHub：https://github.com/explosion/spaCy
• 免费在线课程：https://course.spacy.io
• Thinc：https://thinc.ai

本文相关资料

• “让他们写代码”演示文稿：https://speakerdeck.com/inesmontani/l...
• “让他们写代码”视频：[相应链接]
• spaCy v3.0 的新功能：https://spacy.io/usage/v3
• Catalogue 库：https://github.com/explosion/catalogue
• Pydantic：https://github.com/samuelcolvin/pydantic
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