Python是理解机器学习和深度学习的概念和应用的重要工具。它提供了许多库和模块，可以构建有用的技术。在本文中，我们将讨论一个名为“spaCy”的开源库。

spaCy 是一个开源库，用于分析和比较文本数据。在深入讨论该库之前，让我们快速浏览本文的概述和行程。

本文分为两个部分：

第二部分将重点介绍spaCy的应用以及词性标记和词形还原的使用。

spaCy是一个用于深度学习的开源库，由自然语言处理（NLP）管理。NLP本身是人工智能的一个概念领域，它为机器提供了人类语言的意义，为人机交互铺平了道路。通过spaCy，我们可以对大规模的数据进行处理，并为机器提取含义。

spaCy使用Cython编写，并提供交互式API。

使用“pip”安装spaCy。

安装完成后，我们可以在IDE中导入它，并通过传递正确的命名约定来加载pipeline包。我们将使用词性标注和词形还原。

这种命名规范决定了我们想要的流水线软件包的类型。“ en ”决定了语言，“ core ”决定了功能，“ web ”决定了类型，“ sm ”决定了大小。

因此，这个规范加载了一个以英语为语言的软件包，其能力是词性标注和词形还原，其训练数据是网络文本。

词性标注是一种将文本数据中的单词分类的技术。我们可以分析每个单词，理解它的上下文和涵义。我们可以语法地检查一个句子并描述其结构。

它还包括未知的单词并修改词汇。传入的数据集本身被深度分析。我们可以检查一个单词是动词、名词、代词、介词等的哪一部分。

词形还原是将不同版本的术语或单词组合在一起的技术，这些术语或单词是相同的词。它是自然语言处理的重要工具，用于对句子中的屈折词进行分类。

我们可以形态上分析句子并针对具有屈折结尾的单词进行处理，从而将它们去除。词形还原的整个逻辑是为屈折词汇收集基本词汇。

我们将使用spaCy构建一个程序，以分离不同的句子成分。首先，我们将使用词性标注并查看其功能：

在这里：

我们创建了一个名为“load_capabilites”的变量，它将初始化“NLP”。我们加载了一个特定的软件包，即“en_core_web_sm”。

我们传入文本数据进行分析。

我们创建了一个名为“Anadata”的变量。

此Anadata将存储从文本数据中提取的所有单词，以供spaCy分析。

我们将对每个单词进行迭代，并使用“word.pos_”来为所有单词执行词性标注。

这里，每个标签都代表一些意义，例如，“ PROPN ” 代表专有名词，“ PUNC ” 代表标点符号。 “ ADJ ” 代表形容词。

我们甚至可以选择单个标签并将它们单独打印出来。

现在我们已经了解了词性标注的工作原理，让我们来了解词形还原的功能。

在这里，我们使用“lemma_”进行词形还原。所有的屈折词都以其基本形式打印出来，现在我们可以将这些词添加到外部词典中，以增强本地词汇。

在本文中，我们介绍了词性标注和词形还原的基本概念，并了解了它在深度学习中的重要性。我们还讨论了在自然语言处理中使用spaCy库的各种应用及其作用。