Spacy是一个被广泛使用的自然语言处理（NLP）库。它提供了许多有用的功能，包括词汇学处理、语法分析和实体识别。

其中一个特别有用的功能是shortforms模块。它可以自动检测和解析文本中的缩写词和缩略语，以便更好地理解上下文和意图。

例如，输入文本“I'm going to N.Y.C. tomorrow”时，shortforms模块会自动将“N.Y.C.”解析成“New York City”，以便更好地理解整个句子。

下面是使用shortforms模块的一个示例代码片段：

import spacy
from spacy.lang.en import English

nlp = English()
shorts = nlp.add_pipe('shorts')
doc = nlp("I'm going to N.Y.C. tomorrow")

print("Original text:", doc.text)
print("Expanded text:")
for token in doc:
    if token._.is_short:
        print(token, "-->", token._.long_form)
    else:
        print(token)

返回的markdown格式如下：

## Spacy Shortforms使用示例

`Spacy`是一个广泛使用的自然语言处理（NLP）库，提供了许多有用的功能，其中一个特别有用的功能是`shortforms`模块。它可以自动检测和解析文本中的缩写词和缩略语，以便更好地理解上下文和意图。

以下是一个`shortforms`模块的使用示例：

```python
import spacy
from spacy.lang.en import English

nlp = English()
shorts = nlp.add_pipe('shorts')
doc = nlp("I'm going to N.Y.C. tomorrow")

print("Original text:", doc.text)
print("Expanded text:")
for token in doc:
    if token._.is_short:
        print(token, "-->", token._.long_form)
    else:
        print(token)

上述代码将输出以下内容：

Original text: I'm going to N.Y.C. tomorrow
Expanded text:
I'm
going
to
New York City --> N.Y.C.
tomorrow