NeuralCoref: python的共指消解工具，向代词指代的问题进军！

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   首先简要地说说共指消解是什么,有什么用处。假设机器正在阅读一个这样的文本:

克劳德·莫奈是印象派代表人物和创始人之一。
他最重要的风格是改变了阴影和轮廓线的画法。

    如果机器想要从这段话中了解到关于莫奈风格的知识，它首先必须知道，第二句话中的“他”指的就是莫奈。弄清代词的指代就是共指消解中的一个典型任务。

    关于共指消解，更详细的概念可以参照： 

    下面直接引出解决这个问题的一个开源工具——NeuralCoref。

    Github官网：[https://github.com/huggingface/neuralcoref](https://github.com/huggingface/neuralcoref) 

     NeuralCoref是使用时下先进神经网络技术完成指代消解任务的一个工具。**它不是一个独立的python库，** 而是另一个高速强大的python自然语言处理库——spaCy的一个拓展包，因此，要使用这个工具首先要安装spaCy:

pip install spacy

   然后，再安装NeuralCoref支持的几个模型，下面的例子中，我会使用面向英语的小模型，安装方法如下：

pip install https://github.com/huggingface/neuralcoref-models/releases/download/en_coref_sm-3.0.0/en_coref_sm-3.0.0.tar.gz

   如果需要更大的词汇量和准确率，把链接中的sm改成md/lg就可以下载对应的中模型和大模型。

    下面用jupyter notebook展示其基本用法：