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Spacy 是一个强大的自然语言处理库，它可以帮助我们快速构建自然语言处理应用。在这个教程中，我们将探讨一些 Spacy 的案例研究，了解它在不同领域的应用。

案例研究 1：文本分类

文本分类是自然语言处理中的一个常见任务。Spacy 可以帮助我们快速实现文本分类功能。

• 步骤：

  1. 加载 Spacy 模型。
  2. 分词和标注。
  3. 使用预训练的文本分类模型进行分类。

• 示例代码：

  import spacy
  
  nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
  doc = nlp("This is a text classification example.")
  print(doc.cats)
  

案例研究 2：命名实体识别

命名实体识别（NER）是自然语言处理中的另一个重要任务。Spacy 提供了强大的 NER 功能。

• 步骤：

  1. 加载 Spacy 模型。
  2. 分词和标注。
  3. 使用 NER 模型进行实体识别。

• 示例代码：

  import spacy
  
  nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
  doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion.")
  for ent in doc.ents:
      print(ent.text, ent.label_)
  

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Spacy 的案例研究，可以阅读以下链接：

• Spacy 官方文档

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