SpaCy實際執行哪些NN模型？什麼決定了他們的記憶體大小？

Question

我看到paper提供了Sense2Vec背後的想法，但是第一個創建的標準spaCy模型是怎麼樣的？當我從the selection of models下載類似標準「en_core_web_md」模型的東西時，它是如何創建的？有沒有我可以閱讀的文章或spaCy博客文章？

獎金的問題：

如何在即將到來的spaCy 2.0新車型在尺寸要小得多？

從version 2 Release summary：

此版本擁有全新的深度學習動力模型spaCy的惡搞，解析器和實體識別。新模型比直到現在爲spaCy提供動力的線性模型要小20倍：從300 MB到僅15 MB。

在這個方向上唯一真正的參考是here發佈摘要。 所有型號內存的總結可以找到here。

是否提供了模型權重，並且每個調用都獲得相關屬性實際上是在運行時計算得出？這將解釋this page

Answer 1

基準測試中顯示的較慢吞吐量。如果您查看模型github repo https://github.com/explosion/spacy-models/releases中的版本，則模型的每個部分都有詳細信息，例如，在惡搞或解析器，說明哪些數據是被訓練上，什麼結果模型的精度是：

分析器：OntoNotes 5，91.5％精度

標註器：OntoNotes 5，96.9％精度

NER：OntoNotes 5，84.7％精度

字矢量：通用抓取

有關培訓模型所需的代碼的更多詳細信息，請訪問：http://spacy.io/docs/usage/training。上面鏈接的版本也附有源代碼，但我沒有檢查過哪些代碼。

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編輯：

通過discussion following the announcement of v2.0看完後，我碰到，說明如何在新的NN模型內部工作的問題。

你可以在這裏找到：https://github.com/explosion/spaCy/issues/1057