CoreNLP：可以判断名词是否指代人吗？

Question

CoreNLP可以确定通用名词（与专有名词或专有名称相对）是否是指开箱即用的人？ 或者，如果我需要为此任务训练一个模型，该如何处理？

首先，我不是在寻求共指解决方案，而是为此而构建的模块。 根据定义，共指取决于上下文，而我试图评估孤立的单词是“人”还是“人”的子集。 例如：

is_human('effort') # False
is_human('dog') # False
is_human('engineer') # True

我天真的尝试使用Gensim和spaCy的预训练词向量，但“工程师”的排名未能超过其他两个词。

import gensim.downloader as api
word_vectors = api.load("glove-wiki-gigaword-100") 
for word in ('effort', 'dog', 'engineer'):
    print(word, word_vectors.similarity(word, 'person'))

# effort 0.42303842
# dog 0.46886832
# engineer 0.32456854

我发现CoreNLP的以下列表很有希望。

dcoref.demonym                   // The path for a file that includes a list of demonyms 
dcoref.animate                   // The list of animate/inanimate mentions (Ji and Lin, 2009)
dcoref.inanimate 
dcoref.male                      // The list of male/neutral/female mentions (Bergsma and Lin, 2006) 
dcoref.neutral                   // Neutral means a mention that is usually referred by 'it'
dcoref.female 
dcoref.plural                    // The list of plural/singular mentions (Bergsma and Lin, 2006)
dcoref.singular

这些可以满足我的任务吗？ 如果是这样，我将如何从Python包装器访问它们？ 谢谢。

Answer 1

我建议改用WordNet，然后查看：

1. 如果WordNet涵盖了您的足够条款，并且
2. 如果您要使用的术语是person.n.01词。

您必须将其扩展一些以涵盖多种感官，但要旨是：

from nltk.corpus import wordnet as wn

# True
wn.synset('person.n.01') in wn.synset('engineer.n.01').lowest_common_hypernyms(wn.synset('person.n.01'))

# False
wn.synset('person.n.01') in wn.synset('dog.n.01').lowest_common_hypernyms(wn.synset('person.n.01'))

请参阅NLTK文档以获取lowest_common_hypernym ： http : lowest_common_hypernym