spaCy 和 NLTK 都是流行的 NLP 库，但它们在设计、性能和使用案例上有所不同。 spaCy 针对生产环境进行了优化，为分词、词性标注和命名实体识别等任务提供快速、简化的工作流程。 它提供开箱即用的预训练模型，并专注于效率。 另一方面，NLTK 是一种为教育和研究而设计的工具包。 它包括更广泛的算法和语言资源，使其可以灵活地进行实验，但对速度或部署的优化程度较低。 例如，spaCy 的实体识别内置于其默认管道中，而 NLTK 需要将 nltk.ne_chunk 等模块与自定义代码结合使用。
spaCy 和 NLTK 的 API 反映了它们不同的优先级。 spaCy 使用面向对象的方法，其中处理过的文本变成包含带属性的令牌的 Doc 对象（例如，token.lemma_, token.pos_）。 这种设计最大限度地减少了样板代码并加强了一致性。 NLTK 依赖于返回列表、元组或树结构的函数，这些函数可能更灵活，但需要手动处理。 例如，spaCy 的管道系统自动按顺序应用处理步骤，而 NLTK 用户必须显式链接诸如 word_tokenize() 之后是 pos_tag() 的函数。 此外，spaCy 单独管理模型等资源（例如，en_core_web_sm），而 NLTK 将所有工具捆绑到一个软件包中，需要通过 nltk.download() 下载。
性能和生态系统是关键的区别因素。 spaCy 用 Cython 编写，可以为分词等任务实现接近原生的速度，这对于处理大型数据集至关重要。 NLTK 用纯 Python 编写，速度较慢，但更易于修改以进行原型设计。 例如，spaCy 每秒可以处理数万个单词，而 NLTK 可能难以应对大量任务。 但是，NLTK 包括诸如 WordNet 和 VADER 情感分析等利基工具，而 spaCy 本身不具备这些工具。 开发人员通常选择 spaCy 用于可扩展的应用程序（例如，聊天机器人、数据管道），而选择 NLTK 用于学术项目或需要对算法进行细粒度控制时。 两种库都支持与机器学习框架集成，但 spaCy 对管道和预训练模型的关注简化了部署。