是的，我可以确认您的解决方案是正确的。您从pip下载的spaCy的版本为v2.0，其中包括许多新功能，但对API进行了一些更改。其中之一是，所有语言数据都已移至子模块，
spacy.lang以保持内容整洁和井井有条。因此
spacy.en，您现在无需从使用导入
spacy.lang.en。
- from spacy.en import English+ from spacy.lang.en import English
但是，还值得一提的是，您在运行时下载
spacy downloaden的内容与并不相同
spacy.lang.en。spaCy附带的语言数据包括静态数据，例如标记化规则，停用词或词形化表。
en您可以下载的软件包是统计模型的快捷方式
en_core_web_sm。它包括语言数据以及二进制权重，以使spaCy可以预测词性标签，依赖项和命名实体。
en我实际上不建议下载，而是建议使用完整的模型名称，这样可以更清楚地了解发生了什么：
python -m spacy download en_core_web_smnlp = spacy.load("en_core_web_sm")致电时
spacy.load，spaCy执行以下操作：
- 查找已安装的名称为
"en_core_web_sm"
（包装或快捷方式链接）的模型。 - 阅读它
meta.json
，并检查它的使用（在这种情况下，语言spacy.lang.en
），它的处理管道应该是什么样子（在这种情况下，tagger
，parser
和ner
）。 - 初始化语言类并向其中添加管道。
- 从模型数据中加载二进制权重，以便管道组件（例如标记器，解析器或实体识别器）可以进行预测。
有关更多详细信息，请参阅文档中的此部分。
