如何在OpenNLP中实现一个好的代词解析器算法？
我使用OpenNLP的辅助包解决方案。 所以基本上我有这个输入字符串：
“哈利写信给他的兄弟，他告诉他，他在伦敦遇见了玛丽，他们一起吃午餐。
提及的输出集合如下：
哈利，他，他，他，他，他们
我需要用它的专有名词来代替代词。 我为此写了一个简单的算法，将每个提到的元素添加到列表中，然后遍历列表，同时用第一个提及（“Harry”）替换每个代词。 我的问题是“他的”将是“哈利”而不是“哈利的”。
关于代词解析器的示例/教程并不多。 我已经浏览了OpenNLP API。 要么我看错方向，要么在API中有一个，但我不知道如何使用它。 有人能指导我在正确的方向代词解决或举例说明如何做到这一点？ 也许有一种我不知道的更好的方式。
你想要的就是所谓的“共同参考分辨率”。
Linker _linker = null;
try {
_linker = new DefaultLinker("lib/opennlp/coref", LinkerMode.TEST);
} catch (final IOException ioe) {
ioe.printStackTrace();
}
这是一个带有代码示例的完美教程：
http://blog.dpdearing.com/2012/11/making-coreference-resolution-with-opennlp-1-5-0-your-bitch/
斯坦福大学CoreNLP也为它提供了一个很好的模型。
http://nlp.stanford.edu/software/dcoref.shtml
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