SpaCy实际执行哪些NN模型？什么决定了他们的记忆体大小？

Question

我看到paper提供了Sense2Vec背后的想法，但是第一个创建的标准spaCy模型是怎么样的？当我从the selection of models下载类似标准“en_core_web_md”模型的东西时，它是如何创建的？有没有我可以阅读的文章或spaCy博客文章？

奖金的问题：

如何在即将到来的spaCy 2.0新车型在尺寸要小得多？

从version 2 Release summary：

此版本拥有全新的深度学习动力模型spaCy的恶搞，解析器和实体识别。新模型比直到现在为spaCy提供动力的线性模型要小20倍：从300 MB到仅15 MB。

在这个方向上唯一真正的参考是here发布摘要。 所有型号内存的总结可以找到here。

是否提供了模型权重，并且每个调用都获得相关属性实际上是在运行时计算得出？这将解释this page

Answer 1

基准测试中显示的较慢吞吐量。如果您查看模型github repo https://github.com/explosion/spacy-models/releases中的版本，则模型的每个部分都有详细信息，例如，在恶搞或解析器，说明哪些数据是被训练上，什么结果模型的精度是：

分析器：OntoNotes 5，91.5％精度

标注器：OntoNotes 5，96.9％精度

NER：OntoNotes 5，84.7％精度

字矢量：通用抓取

有关培训模型所需的代码的更多详细信息，请访问：http://spacy.io/docs/usage/training。上面链接的版本也附有源代码，但我没有检查过哪些代码。

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编辑：

通过discussion following the announcement of v2.0看完后，我碰到，说明如何在新的NN模型内部工作的问题。

你可以在这里找到：https://github.com/explosion/spaCy/issues/1057