要使用spaCy进行交叉验证，可以按照以下步骤进行：
准备数据集：首先准备好要用于交叉验证的数据集，包括训练数据和标签。
划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用k折交叉验证的方式，将数据集分成k份，依次取其中一份作为测试集，其余作为训练集。
创建spaCy模型：使用spaCy创建一个模型，可以选择预训练的模型，也可以自定义模型。
训练模型：在每一轮交叉验证中，使用训练集对模型进行训练。
评估模型：使用测试集对模型进行评估，计算模型的性能指标，比如准确率、召回率、F1值等。
重复步骤4和步骤5：重复多次交叉验证，计算模型在不同测试集上的性能指标。
汇总结果：将每轮交叉验证的性能指标进行汇总，得出模型的平均性能。
通过以上步骤，就可以使用spaCy进行交叉验证，评估模型的性能。
