使用spacy库get_vocab_is_space方法时如何处理词汇表空间分配异常问题？

更新时间 2025-11-03

问题现象与背景分析

在使用spacy的get_vocab_is_space方法处理大规模文本时，开发者经常会遇到"词汇表空间分配异常"的错误。这种问题通常表现为：

通过分析spacy 3.x的源代码，我们发现该问题主要由以下因素导致：

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
nlp.vocab.reset_vectors(width=300)  # 调整特征向量维度

对于超长文本，建议采用批处理策略：

docs = nlp.pipe(texts, batch_size=50)
for doc in docs:
    spaces = [token.is_space for token in doc]

使用Vocab.prune_vectors方法减少内存占用：

nlp.vocab.prune_vectors(10000)  # 保留前1万个高频词向量

通过StringStore优化unicode处理：

from spacy.strings import StringStore
ss = StringStore()
ss.add("自定义字符串")

结合memory_profiler进行实时诊断：

@profile
def process_text():
    return [t.is_space for t in nlp(text)]

对于生产环境，建议：