想法是重写如下句子:

John drove to Judy’s house. He made her dinner.

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John drove to Judy’s house. John made Judy dinner.

这是我一直在胡闹的代码:

    private void doTest(String text){
    Annotation doc = new Annotation(text);
    pipeline.annotate(doc);


    Map<Integer, CorefChain> corefs = doc.get(CorefChainAnnotation.class);
    List<CoreMap> sentences = doc.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);


    List<String> resolved = new ArrayList<String>();

    for (CoreMap sentence : sentences) {

        List<CoreLabel> tokens = sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class);

        for (CoreLabel token : tokens) {

            Integer corefClustId= token.get(CorefCoreAnnotations.CorefClusterIdAnnotation.class);
            System.out.println(token.word() +  " --> corefClusterID = " + corefClustId);


            CorefChain chain = corefs.get(corefClustId);
            System.out.println("matched chain = " + chain);


            if(chain==null){
                resolved.add(token.word());
            }else{

                int sentINdx = chain.getRepresentativeMention().sentNum -1;
                CoreMap corefSentence = sentences.get(sentINdx);
                List<CoreLabel> corefSentenceTokens = corefSentence.get(TokensAnnotation.class);

                String newwords = "";
                CorefMention reprMent = chain.getRepresentativeMention();
                System.out.println(reprMent);
                for(int i = reprMent.startIndex; i<reprMent.endIndex; i++){
                    CoreLabel matchedLabel = corefSentenceTokens.get(i-1); //resolved.add(tokens.get(i).word());
                    resolved.add(matchedLabel.word());

                    newwords+=matchedLabel.word()+" ";

                }




                System.out.println("converting " + token.word() + " to " + newwords);
            }


            System.out.println();
            System.out.println();
            System.out.println("-----------------------------------------------------------------");

        }

    }


    String resolvedStr ="";
    System.out.println();
    for (String str : resolved) {
        resolvedStr+=str+" ";
    }
    System.out.println(resolvedStr);


}

我现在能达到的最佳输出是

John drove to Judy 's 's Judy 's house . John made Judy 's her dinner .

这不是很聪明......

我很确定有一种更简单的方法可以实现我想要实现的目标。

理想情况下，我想将句子重新组织为 CoreLabel 列表，这样我就可以保留它们附加的其他数据。

感谢任何帮助。

最佳答案

挑战在于您需要确保 token 不是其代表性提及的一部分。例如，标记“Judy”具有“Judy's”作为其代表提及项，因此如果您将其替换为短语“Judy's”，您将得到双“'s”。

您可以通过比较它们的索引来检查 token 是否是其代表性提及的一部分。如果 token 的索引小于代表性提及的 startIndex，或大于代表性提及的 endIndex，您应该只替换 token 。否则你只保留 token 。

您的代码的相关部分现在将如下所示:

            if (token.index() < reprMent.startIndex || token.index() > reprMent.endIndex) {

                for (int i = reprMent.startIndex; i < reprMent.endIndex; i++) {
                    CoreLabel matchedLabel = corefSentenceTokens.get(i - 1); 
                    resolved.add(matchedLabel.word());

                    newwords += matchedLabel.word() + " ";

                }
            }

            else {
                resolved.add(token.word());

            }

此外，为了加快进程，您还可以将第一个 if 条件替换为:

if (chain==null || chain.getMentionsInTextualOrder().size() == 1)

毕竟，如果共指链的长度只有 1，那么寻找具有代表性的提及是没有用的。

关于java - 如何使用 Stanford CoreNLP Coreferences 模块通过最具代表性的提及来替换单词，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30182138/