Github一周热门项目总结：自然语言处理Python库spaCy最热！

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过去一周，Github上最热门的项目当属自然语言处理Python库spaCy，该项目最近更新到了2.0版本。SpaCy是一个基于自然语言处理研究创建的开源项目，目的是最终将其用于真实的产品和解决方案。2.0版本增加了几个新功能，包括新的神经网络模型，支持更多的语言和改进的文档。

SpaCy的作者Matthew Honnibal在发行说明中写道，新版本通过***的深度学习技术对spaCy进行了更新，并使得在可扩展的云计算工作流程中运行spaCy变得更加容易。

新版本包含了13种神经网络模型，可用于七种以上语言。它还增加了对八种新语言（英语，德语，西班牙语，葡萄牙语，法语，意大利语，荷兰语和多语言NER）的Alpha标记化支持。它使用bloom嵌入策略来支持小表中的大型词汇表。核心神经网络模型具有词性标签，依赖标签和命名实体，小型模型将仅具有上下文特定的标记向量，而中等模型将具有词向量。

对于这个版本，大部分使用指南，API文档和代码示例都被重写了。该文档包含有关自定义处理管道，可视化工具，培训教程，单词向量和基于规则的匹配信息。现在有一个spaCy 101指南，其中包含重要概念的解释和说明以及库的特色总结。

自从一个星期前更新到2.0版以来，已经发布了2.0.3版以解决一些bug，甚至通过添加视频，更新培训提示和建议等部分来进一步更新文档。

Github上周其他五大热门项目（根据Trending排行榜得出，感兴趣可直接在Github中搜索项目名称获取详细信息）：

• Git flight rules：使用Git的程序员指南。如果事情出错，开发人员可以通过该项目看看可以做什么。

• State of the art result for machine learning problems：正如名称所述，SoTA可以解决所有机器学习问题。

• Node best practices：Node.js***实践列表

• JS code to SVG flowchart：用于将JS代码转换成SVG流程图的可视化库。

• Tensorflow：机器学习开源软件库。