我已经看到有一个paper提供了Sense2Vec背后的想法，但是首先创建标准spaCy模型的方式是什么？当我从the selection of models下载类似标准“en_core_web_md”模型的内容时，实际上是如何创建的？有没有我可以阅读的文章或spaCy博客文章？
加分问题：
即将到来的spaCy 2.0新模型的尺寸如此之小？
此版本为spaCy的标记器，解析器和实体识别器提供全新的深度学习驱动模型。新型号比迄今为止推出的spaCy线性型号小20倍：从300 MB到15 MB。
在此方向上唯一真正的参考是发布摘要中的here。 可以找到所有模型内存占用的摘要here。
是否提供了模型权重，并且每次调用以获得相关属性实际上是计算吗？这可以解释this page
基准测试中显示的较慢吞吐量答案 0 :(得分：2)
如果您查看模型github repo https://github.com/explosion/spacy-models/releases中的版本，有关模型每个部分的详细信息，例如：标记器或解析器，说明它所训练的数据以及所得模型的准确性：
解析器：OntoNotes 5,91.5％准确度
Tagger ：OntoNotes 5,96.9％准确度
NER ：OntoNotes 5,84.7％准确度
Word矢量：常见抓取
有关培训模型所需代码的更多详细信息，请访问：http://spacy.io/docs/usage/training。上面链接的版本还附带了源代码，但我还没有检查过哪些代码。
编辑：
阅读完discussion following the announcement of v2.0后，我遇到了一个问题，解释了新NN模型如何在内部工作。