spaCy suporta bem, de forma modular, todos os níveis baixos de análise de texto, facilitando a adição de suporte para novos idiomas.

Spacy is basically used for Natural Language Processing(NLP) tasks in Machine Learning. We can optimise our tasks with this library in Python by using pre trained models of Part of Speech(PoS) tagging, Text Summarization and for Named Entity Recognition(NER) model. It also has the capabilities to do tokenization in which sentences can be divided into words and punctuation marks. All in all, It is a very useful library of python to use NLP tasks in multiple domains.

SpaCy continua a ser de código aberto e publicamente acessível, mesmo com os algoritmos mais modernos. O reconhecimento de entidades nomeadas moderno funciona perfeitamente e classifica as palavras em suas partes do discurso corretas de forma rápida e precisa. Mais de vinte idiomas podem ser usados com sua extensa biblioteca.