人工智慧與自然語言處理工具開發廠商 Explosion，釋出了自然語言處理函式庫 spaCy 2.2，新版本設計更精簡乾淨易於開發使用，並且為訓練、評估和序列化都加入新的模型套件與功能，改善除錯和錯誤處理，也大幅度地降低磁碟占用容量。
spaCy 是一個 Python 的進階自然語言處理函式庫，不只採用最新的人工智慧研究，也講求可用來開發產品的實際可用性，spaCy 內建預訓練的統計模型和單詞向量，以及支援超過 50 種語言的標記化（Tokenization），還含有可應用在標記、解析和命名實體（Entity）辨識的卷積神經網路，並可與深度學習技術整合。spaCy 是一個商業開源軟體以 MIT 授權釋出。
在新版中，增加了新模型以及資料增強（Data Augmentation）系統。spaCy 2.2 內建重新訓練的統計模型，不只修正錯誤，也改進對小寫字母的處理效能，官方提到，跟其他統計模型遇到的問題一樣，spaCy 的模型也會對訓練資料以及使用者資料產生敏感差異，而目前他們遇到的情形是大小寫與形式的問題。
由於用於訓練的資料都是經過良好編輯的文字，因此在遇到大小寫與標點不一致的文字，則會出現正確率下降的問題，為此官方開發了新的資料增強系統，並在 spaCy 2.2 這個版本添加新的單詞替換系統，讓開發者可於訓練模型的過程，在每一遍訓練資料集的句子隨機子集抽換字詞，以解決資料所產生敏感差異。
官方也更新了 CLI 工具，以改進訓練和資料開發流程的各種可用性，特別是在文字分類。新版 CLI 除了改善錯誤訊息、更新文件，同時也讓評估指標更詳細，像是在預設情況下，評估現在按實體類型以及文字類別提供精確的統計。新加入的 debug-data 命令，可以用來驗證訓練和開發資料，以獲得有用的統計資料，或發現無效的實體注釋、循環相依項目和低資料的標籤，官方提到，與其開始訓練一段時間後才發現錯誤，不如先在訓練前檢查資料，可以更節省時間。
由於 spaCy 支援越來越多語言，因此磁碟占用的容量也越來越多，特別是加入可查詢的詞形還原表格，這個表格儲存成 Python 檔案，並在部分情況會變得非常龐大，現在官方把查詢表轉換成 gzip JSON 格式，並移到獨立的套件中，只在需要的時候安裝，根據系統的不同，spaCy 安裝縮小 5 到 10 倍。
spaCy 2.2 新的 DocBin 類別可以更加有效率的序列化 Doc 集合，更快地把一組 Doc 物件序列化或是反序列化，並自動處理許多細節，在開發者搭配多重處理函式庫 Dask 使用時會特別方便。spaCy 以前用於字詞配對的的 PhraseMatcher 演算法，可以輕鬆擴展到大型查詢集，但這個演算法在較少的查詢時，表現反而不一定很快，而這造成不直覺的效能特徵，spaCy 2.2 使用了新的 trie 演算法，這個演算法是基於標記而非字詞，因此配對速度很快，少量查詢速度快 20 倍，即使處理一萬個查詢速度也快上 5 倍。