作者：明天依旧可好
邮箱： ke.zb@qq.com
编译器： jupyter notebook
创作时间： 2020.3.1

文章目录

一、什么是指代消解
二、案例展示
三、进入正题：配置环境
四、neuralcoref有哪些函数可以用

neuralcoref与spaCy的配合使用，目前版本上存在不兼容现象（今天是2020.3.1），需要将spaCy降解到2.1.0版本才可以正常使用

pip install spaCy==2.1.0

如果事前已经安装过了，可以使用下面的语句来卸载

pip uninstall spaCy

一、什么是指代消解

举个例子

A 来自湖北，他喜欢吃橘子。B来自湖南，她喜欢吃苹果。

我们将这段语料输入到电脑，电脑会就认为这段文字描述的四个人（分别是“A”，“他”，“B”，“她”），实际上文字中的“A”与“他”均是指A，但是电脑是无法理解这个的。

假如我们使用指代消解，电脑就会知道

A 来自湖北，A喜欢吃橘子。B来自湖南，B喜欢吃苹果。

二、案例展示

先看例子

import en_core_web_sm
import spacy
nlp = spacy.load('en')import neuralcoref
neuralcoref.add_to_pipe(nlp)#我们输入文本：My sister has a dog. She loves him.
doc = nlp(u'My sister has a dog. She loves him.')
doc._.coref_resolved'''
输出：'My sister has a dog. My sister loves a dog.'
'''

三、进入正题：配置环境

需要安装的包有：en_core_web_sm、spacy2.1.0、neuralcoref，在命令行中直接使用pip安装。

1.安装neuralcoref语句：

pip install neuralcoref

2.安装spacy2.1.0，如果安装速度过慢建议F墙，不要安装最新版本，会出现问题的（为你们节约了三天时间）

pip install spacy==2.1.0

3.安装en_core_web_sm语句：

pip install en_core_web_sm

安装后可使用上面的案例来检查，看自己是否成功。

四、neuralcoref有哪些函数可以用

我们借用上面的例子，然后一一调用它们，来看看结果

import en_core_web_sm
import spacy
nlp = spacy.load('en')import neuralcoref
neuralcoref.add_to_pipe(nlp)#我们输入文本：My sister has a dog. She loves him.
doc = nlp(u'My sister has a dog. She loves him.')
doc._.coref_resolved

我们用下面的方法替换代码中的最后一行，对比一下输出结果。

方法	返回结果	解释
`doc._.has_coref`	True	返回boolean，判断是否解决了文档中的指代问题
`doc._.coref_clusters`	[My sister: [My sister, She], a dog: [a dog, him]]	返回列表，说明指代关系
`doc._.coref_resolved`	‘My sister has a dog. My sister loves a dog.’	返回消除指代后的结果
`doc._.coref_scores`	{My sister: {My sister: 1.3110305070877075},a dog: {a dog: 1.804752230644226, My sister:-1.6715972423553467},She: {She: -0.10834205150604248,My sister: 8.058426856994629,a dog: -1.0625176429748535},him: {him: -1.870743989944458,My sister: 3.1147186756134033,a dog: 4.356405258178711,She: -3.1379528045654297}}	互指消解分数，简单来说就是相关性系数

官网：【neuralcoref的GitHub官网】

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