人工智能与自然语言处理工具开发厂商Explosion，放出了自然语言处理函式库spaCy2.2，新版本设计更精简干淨易于开发使用，并且为训练、评估和序列化都加入新的模型套件与功能，改善除错和错误处理，也大幅度地降低磁碟占用容量。spaCy是一个Python的进阶自然语言处理函式库，不只採用最新的人工智能研究，也讲求可用来开发产品的实际可用性，spaCy内建预训练的统计模型和单词向量，以及支援超过50种语言的标记化（Tokenization），还含有可应用在标记、解析和命名实体（Entity）辨识的卷积神经网路，并可与深度学习技术整合。spaCy是一个商业开源软体以MIT授权放出。在新版中，增加了新模型以及资料增强（DataAugmentation）系统。spaCy2.2内建重新训练的统计模型，不只修正错误，也改进对小写字母的处理效能，官方提到，跟其他统计模型遇到的问题一样，spaCy的模型也会对训练资料以及使用者资料产生敏感差异，而目前他们遇到的情形是大小写与形式的问题。由于用于训练的资料都是经过良好编辑的文字，因此在遇到大小写与标点不一致的文字，则会出现正确率下降的问题，为此官方开发了新的资料增强系统，并在spaCy2.2这个版本添加新的单词替换系统，让开发者可于训练模型的过程，在每一遍训练资料集的句子随机子集抽换字词，以解决资料所产生敏感差异。
官方也更新了CLI工具，以改进训练和资料开发流程的各种可用性，特别是在文字分类。新版CLI除了改善错误讯息、更新文件，同时也让评估指标更详细，像是在预设情况下，评估现在按实体类型以及文字类别提供精确的统计。新加入的debug-data命令，可以用来验证训练和开发资料，以获得有用的统计资料，或发现无效的实体注放、循环相依项目和低资料的标籤，官方提到，与其开始训练一段时间后才发现错误，不如先在训练前检查资料，可以更节省时间。由于spaCy支援越来越多语言，因此磁碟占用的容量也越来越多，特别是加入可查询的词形还原表格，这个表格储存成Python档案，并在部分情况会变得非常庞大，现在官方把查询表转换成gzipJSON格式，并移到独立的套件中，只在需要的时候安装，根据系统的不同，spaCy安装缩小5到10倍。spaCy2.2新的DocBin类别可以更加有效率的序列化Doc集合，更快地把一组Doc物件序列化或是反序列化，并自动处理许多细节，在开发者搭配多重处理函式库Dask使用时会特别方便。spaCy以前用于字词配对的的PhraseMatcher演算法，可以轻松扩展到大型查询集，但这个演算法在较少的查询时，表现反而不一定很快，而这造成不直觉的效能特徵，spaCy2.2使用了新的trie演算法，这个演算法是基于标记而非字词，因此配对速度很快，少量查询速度快20倍，即使处理一万个查询速度也快上5倍。