spaCy 是一個號稱工業級的自然語言處理工具包，最核心的資料結構是Doc和Vocab。Doc物件包含Token的序列和Token的註釋（Annotation），Vocab物件是spaCy使用的詞彙表（vocabulary），用於儲存語言中共享的資料，spaCy透過集中儲存字串，單詞向量和詞彙屬性（lexical attribute）等，避免儲存資料的多個副本。

spaCy模組有4個非常重要的類：

Doc：訪問語言註釋的容器Span：Doc物件的一個切片Token：單獨的Token，例如，單詞，符號，空格等Vocab：儲存詞彙表和語言共享的資料一，Vocab類

Vocab物件用於儲存詞彙表和語言共享的資料，可以在不同的Doc物件之間共享資料，詞彙表使用Lexeme物件和StringStore物件來表示。

>>> import spacy>>> nlp=spacy.load("en_core_web_lg")>>> apple=nlp.vocab[u'apple']

apple是一個Lexeme物件，vocab還包含一個strings屬性，用於表示把單詞對映到64位的雜湊值，這使得每一個單詞在spaCy中只儲存一份。

1，Lexeme型別

Lexeme物件是詞彙表Vocab中的一個詞條（entry），可以透過該similarity()函式計算兩個詞條的相似性：

apple = nlp.vocab[u"apple"]orange = nlp.vocab[u"orange"]apple_orange = apple.similarity(orange)

Lexeme物件的屬性，通常屬性是成對存在的，不帶下劃線的是屬性的ID形式，帶下劃線的是屬性的文字形式：

text：文字內容（Verbatim text content）orth、orth_：文字ID和文字內容lower、lower_：文字的小寫is_alpha、is_ascii、is_digit、is_lower、is_upper、is_title、is_punct、is_space：指示文字的型別，返回值是boolean型別like_url、like_num、like_email：指示文字是否是url、數字和email，返回值是boolean型別sentiment：標量值，用於指示詞彙的積極性cluster：布朗Cluster ID

2，StringStore型別

StringStore類是一個string-to-int的物件，透過64位的雜湊值來查詢詞彙，或者把詞彙對映到64位的雜湊值：

>>> from spacy.strings import StringStore>>> stringstore = StringStore([u"apple", u"orange"])>>> apple_hash = stringstore[u"apple"]>>> apple_hash8566208034543834098

Vocab的strings屬性是一個StringStore物件，用於儲存共享的詞彙資料：

apple_id=nlp.vocab.strings[u'apple']>>> apple_id8566208034543834098

3，Vocab類

在初始化Vocab類時，傳遞引數strings是list或者StringStore物件，得到Vocab物件：

from spacy.vocab import Vocabvocab = Vocab(strings=[u"apple", u"orange"])>>> vocab.strings[u"apple"]8566208034543834098

二，Token類

Token是一個單詞、標點符號、空格等，在自然語言處理中，把一個單詞，一個標點符號，一個空格等叫做一個token。

>>> import spacy>>> nlp=spacy.load("en_core_web_sm")>>> doc=nlp("I like apples and oranges")>>> token_apple =doc[2]>>> token_orange=doc[4]

1，Token物件的函式

計算不同token之間的語義相似性

token_apple.similarity(token_orange)

對一段文字，獲得相鄰的token，預設情況下，得到的是下一個相鄰的token：

>>> token_apple.nbor()and

從一段文字中，獲得相連的token：

token_apple.conjuncts(oranges,)

2，Token物件的屬性

Token物件，除了具有Lexeme物件屬性之外，還具有Token物件特有的屬性：

doc：父docsent：token所在的Span物件text：文字orth、orth_：文字ID和文字i：token在父doc中的索引ent_type、ent_type_：命名實體型別lemma、lemma_：token的基本形式（base form）norm、norm_：token的標準化形式pos、pos_：token的詞性（Coarse-grained POS）tag、tag_：token的詞性（Fine-grained POS）lower、lower_：token的小寫形式is_alpha、is_ascii、is_digit、is_lower、is_upper、is_title、is_punct、is_spacelike_url、like_num、like_emailsentiment三，Doc類

對一個文字資料進行分詞之後，Doc物件是token的序列，Span物件是Doc物件的一個切片：

>>> import spacy>>> nlp=spacy.load("en_core_web_sm")>>> doc=nlp("I like apples and oranges")>>> span=doc[0:3]

1，獲得文字的命名實體

doc.ents

2，獲得文字的名詞塊

doc.noun_chunks

3，獲得文字的句子

doc.sents

4，檢視doc的文字

doc.text

四，Span類

Span物件是Doc物件的一個切片，Span物件的屬性：

start：span的第一個token在doc中的索引end：span的最後一個token在doc中的索引text：span的文字orth、orth_：span的文字lemma_：span的lemma六，spaCy的架構

Doc物件是由Tokenizer構造，然後由管道（pipeline）的元件進行適當的修改。 Language物件協調這些元件，它接受原始文字並透過管道傳送，返回帶註釋（Annotation）的文件。 文字註釋（Text Annotation）被設計為單一來源：Doc物件擁有資料，Span是Doc物件的檢視。