الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

SpaCy: البرمجة اللغوية العصبية ذات القوة الصناعية

spaCy هي مكتبة لمعالجة اللغات الطبيعية المتقدمة في Python وCython. إنه مبني على أحدث الأبحاث، وقد تم تصميمه منذ اليوم الأول لاستخدامه في المنتجات الحقيقية.

يأتي SpaCy مزودًا بخطوط أنابيب مدربة مسبقًا ويدعم حاليًا الترميز والتدريب لأكثر من 70 لغة . يتميز بأحدث نماذج السرعة والشبكات العصبية لوضع العلامات والتحليل والتعرف على الكيانات المسماة وتصنيف النص والمزيد، والتعلم متعدد المهام باستخدام محولات مدربة مسبقًا مثل BERT، بالإضافة إلى نظام تدريب جاهز للإنتاج ونموذج سهل التعبئة والتغليف والنشر وإدارة سير العمل. spaCy هو برنامج تجاري مفتوح المصدر، تم إصداره بموجب ترخيص MIT.

؟ الإصدار 3.7 متاح الآن! تحقق من ملاحظات الإصدار هنا.


التوثيق

التوثيق
⁉️ سباسي 101 هل أنت جديد في سباسي؟ إليك كل ما تحتاج إلى معرفته!
أدلة الاستخدام كيفية استخدام spaCy ومميزاته.
الجديد في الإصدار 3.0 الميزات الجديدة وعدم التوافق مع الإصدارات السابقة ودليل الترحيل.
؟ قوالب المشروع يمكنك استنساخ مسارات العمل الشاملة وتعديلها وتشغيلها.
؟ مرجع واجهة برمجة التطبيقات المرجع التفصيلي لواجهة برمجة تطبيقات spaCy.
⏩ معالجة GPU استخدم SpaCy مع معالجة GPU المتوافقة مع CUDA.
؟ نماذج قم بتنزيل خطوط الأنابيب المدربة لـ spaCy.
؟ نماذج لغة كبيرة دمج LLMs في خطوط أنابيب spaCy.
؟ الكون المكونات الإضافية والإضافات والعروض التوضيحية والكتب من النظام البيئي spaCy.
ملحق رمز spaCy VS أدوات وميزات إضافية للعمل مع ملفات التكوين الخاصة بـ spaCy.
?‍? دورة على الانترنت تعلم spaCy في هذه الدورة التدريبية المجانية والتفاعلية عبر الإنترنت.
؟ مدونة اقرأ عن التطوير الحالي لـ SpaCy وProdigy والإصدارات والمحادثات والمزيد من Explosion.
فيديوهات قناتنا على اليوتيوب تحتوي على دروس فيديو ومحادثات والمزيد.
؟ سجل التغيير التغييرات وتاريخ الإصدار.
؟ يساهم كيفية المساهمة في مشروع spaCy وقاعدة التعليمات البرمجية.
؟ غنيمة ادعمنا وعملنا بغنيمة فريدة ومصممة خصيصًا!
حلول مخصصة استشارات البرمجة اللغوية العصبية المخصصة وتنفيذها والمشورة الإستراتيجية من قبل فريق التطوير الأساسي في SpaCy. مبسطة وجاهزة للإنتاج ويمكن التنبؤ بها وقابلة للصيانة. أرسل لنا بريدًا إلكترونيًا أو شارك في استبيان مدته 5 دقائق، وسنكون على اتصال! اعرف المزيد →

أين لطرح الأسئلة

تتم صيانة مشروع SpaCy بواسطة فريق SpaCy. يرجى تفهم أننا لن نتمكن من تقديم الدعم الفردي عبر البريد الإلكتروني. ونعتقد أيضًا أن المساعدة تكون أكثر قيمة إذا تمت مشاركتها بشكل عام، بحيث يمكن لعدد أكبر من الأشخاص الاستفادة منها.

يكتب المنصات
تقارير الأخطاء تعقب مشكلة جيثب
؟ طلبات الميزات والأفكار مناقشات جيثب
أسئلة الاستخدام مناقشات جيثب · تجاوز سعة المكدس
؟ مناقشة عامة مناقشات جيثب

سمات

  • دعم لأكثر من 70 لغة
  • خطوط أنابيب مدربة للغات والمهام المختلفة
  • التعلم متعدد المهام باستخدام المحولات المدربة مسبقًا مثل BERT
  • دعم ناقلات الكلمات والتضمينات المدربة مسبقًا
  • سرعة فائقة
  • نظام تدريب جاهز للإنتاج
  • الترميز ذو الدوافع اللغوية
  • مكونات للتعرف على الكيانات المسماة، ووضع علامات على جزء من الكلام، وتحليل التبعية، وتجزئة الجملة، وتصنيف النص ، والتحليل الصرفي، وربط الكيانات والمزيد
  • قابلة للتوسيع بسهولة باستخدام المكونات والسمات المخصصة
  • دعم النماذج المخصصة في PyTorch و TensorFlow وأطر العمل الأخرى
  • متخيلات مدمجة لبناء الجملة و NER
  • سهولة تعبئة النماذج ونشرها وإدارة سير العمل
  • دقة قوية تم تقييمها بدقة

لمزيد من التفاصيل، راجع الحقائق والأرقام والمعايير.

⏳ قم بتثبيت spaCy

للحصول على تعليمات التثبيت التفصيلية، راجع الوثائق.

  • نظام التشغيل : macOS / OS X · Linux · Windows (Cygwin، MinGW، Visual Studio)
  • إصدار بايثون : Python 3.7+ (64 بت فقط)
  • مديرو الحزم : النقطة · conda (عبر conda-forge )

نقطة

باستخدام النقطة، تتوفر إصدارات SpaCy كحزم مصدر وعجلات ثنائية. قبل تثبيت spaCy وتبعياته، تأكد من تحديث pip setuptools wheel . 

pip install -U pip setuptools wheel
pip install spacy

لتثبيت جداول بيانات إضافية من أجل lemmatization والتطبيع، يمكنك تشغيل pip install spacy[lookups] أو تثبيت spacy-lookups-data بشكل منفصل. هناك حاجة إلى حزمة البحث لإنشاء نماذج فارغة تحتوي على بيانات lemmatization، ولللغات التي لا تأتي بعد مع نماذج مدربة مسبقًا ولا يتم تشغيلها بواسطة مكتبات خارجية.

عند استخدام النقطة، يوصى عمومًا بتثبيت الحزم في بيئة افتراضية لتجنب تعديل حالة النظام: 

python -m venv .env
source .env/bin/activate
pip install -U pip setuptools wheel
pip install spacy

كوندا

يمكنك أيضًا تثبيت spaCy من conda عبر قناة conda-forge . للحصول على المواد الأولية بما في ذلك وصفة البناء والتكوين، قم بمراجعة هذا المستودع. 

conda install -c conda-forge spacy

تحديث SpaCy

قد تتطلب بعض التحديثات لـ spaCy تنزيل نماذج إحصائية جديدة. إذا كنت تستخدم الإصدار 2.0 من spaCy أو إصدارًا أحدث، فيمكنك استخدام أمر validate للتحقق مما إذا كانت الطرز المثبتة لديك متوافقة أم لا، وإذا لم تكن كذلك، فاطبع التفاصيل حول كيفية تحديثها: 

pip install -U spacy
python -m spacy validate

إذا قمت بتدريب نماذجك الخاصة، فضع في اعتبارك أن مدخلات التدريب ووقت التشغيل يجب أن تتطابق. بعد تحديث SpaCy، نوصي بإعادة تدريب نماذجك باستخدام الإصدار الجديد.

للحصول على تفاصيل حول الترقية من spaCy 2.x إلى spaCy 3.x، راجع دليل الترحيل.

؟ تحميل حزم النماذج

يمكن تثبيت خطوط الأنابيب المدربة لـ spaCy كحزم Python . هذا يعني أنها جزء من تطبيقك، تمامًا مثل أي وحدة نمطية أخرى. يمكن تثبيت النماذج باستخدام أمر download الخاص بـ spaCy، أو يدويًا عن طريق توجيه النقطة إلى مسار أو عنوان URL.

التوثيق
خطوط الأنابيب المتاحة أوصاف مفصلة لخطوط الأنابيب وأرقام الدقة والمعايير.
توثيق النماذج تعليمات الاستخدام والتثبيت التفصيلية.
تمرين كيفية تدريب خطوط الأنابيب الخاصة بك على البيانات الخاصة بك. 
 # Download best-matching version of specific model for your spaCy installation
python -m spacy download en_core_web_sm

# pip install .tar.gz archive or .whl 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

تحميل واستخدام النماذج

لتحميل نموذج، استخدم spacy.load() مع اسم النموذج أو المسار إلى دليل بيانات النموذج. 

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

يمكنك أيضًا import نموذج مباشرةً عبر اسمه الكامل ثم استدعاء أسلوب load() الخاص به بدون أي وسائط. 

 import spacy
import en_core_web_sm

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

لمزيد من المعلومات والأمثلة، راجع وثائق النماذج.

⚒ ترجمة من المصدر

الطريقة الأخرى لتثبيت spaCy هي استنساخ مستودع GitHub الخاص به وإنشائه من المصدر. هذه هي الطريقة الشائعة إذا كنت تريد إجراء تغييرات على قاعدة التعليمات البرمجية. ستحتاج إلى التأكد من أن لديك بيئة تطوير تتكون من توزيعة Python بما في ذلك ملفات الرأس والمترجم وpip وvirtualenv وgit المثبتة. الجزء المترجم هو الأصعب. كيفية القيام بذلك يعتمد على النظام الخاص بك.

منصة
أوبونتو قم بتثبيت التبعيات على مستوى النظام عبر apt-get : sudo apt-get install build-essential python-dev git .
ماك قم بتثبيت إصدار حديث من XCode، بما في ذلك ما يسمى بـ "أدوات سطر الأوامر". يأتي نظاما التشغيل macOS وOS X مزودين بـ Python وgit المثبتين مسبقًا.
ويندوز قم بتثبيت إصدار من Visual C++ Build Tools أو Visual Studio Express الذي يطابق الإصدار الذي تم استخدامه لتجميع مترجم Python الخاص بك.

لمزيد من التفاصيل والتعليمات، راجع الوثائق المتعلقة بتجميع spaCy من المصدر وعنصر واجهة المستخدم السريع للحصول على الأوامر الصحيحة لنظامك الأساسي وإصدار Python. 

git clone https://github.com/explosion/spaCy
cd spaCy

python -m venv .env
source .env/bin/activate

# make sure you are using the latest pip
python -m pip install -U pip setuptools wheel

pip install -r requirements.txt
pip install --no-build-isolation --editable .

للتثبيت مع الإضافات: 

pip install --no-build-isolation --editable .[lookups,cuda102]

؟ تشغيل الاختبارات

يأتي SpaCy مع مجموعة اختبار واسعة النطاق. من أجل إجراء الاختبارات، ستحتاج عادةً إلى استنساخ المستودع وإنشاء spaCy من المصدر. سيؤدي هذا أيضًا إلى تثبيت تبعيات التطوير المطلوبة وأدوات الاختبار المساعدة المحددة في ملف requirements.txt .

وبدلاً من ذلك، يمكنك تشغيل pytest على الاختبارات من داخل spacy المثبتة. لا تنس أيضًا تثبيت أدوات الاختبار المساعدة عبر ملف spaCy's requirements.txt : 

pip install -r requirements.txt
python -m pytest --pyargs spacy
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل