編譯器： jupyter notebook
neuralcoref與spacy的配合使用，目前版本上存在不相容現象（今天是2020.3.1），需要將spacy降解到2.1.0版本才可以正常使用
pip install spacy==
2.1.0
pip uninstall spacy舉個例子
a 來自湖北，他喜歡吃橘子。b來自湖南，她喜歡吃蘋果。我們將這段語料輸入到電腦，電腦會就認為這段文字描述的四個人（分別是「a」，「他」，「b」，「她」），實際上文字中的「a」與「他」均是指a，但是電腦是無法理解這個的。
假如我們使用指代消解，電腦就會知道
a 來自湖北，a喜歡吃橘子。b來自湖南，b喜歡吃蘋果。先看例子
import en_core_web_sm
import spacy
nlp = spacy.load(
'en'
)import neuralcoref
neuralcoref.add_to_pipe(nlp)
#我們輸入文字：my sister has a dog. she loves him.
doc = nlp(u'my sister has a dog. she loves him.'
)doc._.coref_resolved
'''輸出：'my sister has a dog. my sister loves a dog.'
'''
en_core_web_sm、spacy2.1.0、neuralcoref，在命令列中直接使用pip安裝。
1.安裝neuralcoref語句：
pip install neuralcorefspacy2.1.0，如果安裝速度過慢建議f牆，不要安裝最新版本，會出現問題的（為你們節約了三天時間）
pip install spacy==
2.1.0
en_core_web_sm語句：
pip install en_core_web_sm我們借用上面的例子，然後一一呼叫它們，來看看結果
import en_core_web_sm
import spacy
nlp = spacy.load(
'en'
)import neuralcoref
neuralcoref.add_to_pipe(nlp)
#我們輸入文字：my sister has a dog. she loves him.
doc = nlp(u'my sister has a dog. she loves him.'
)doc._.coref_resolved
方法返回結果
解釋doc._.has_coreftrue
返回boolean，判斷是否解決了文件中的指代問題
doc._.coref_clusters[my sister: [my sister, she], a dog: [a dog, him]]
返回列表，說明指代關係
doc._.coref_resolved『my sister has a dog. my sister loves a dog.』
返回消除指代後的結果
doc._.coref_scores,a dog: ,she: ,him: }
互指消解分數，簡單來說就是相關性係數
官網：【neuralcoref的github官網】
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