使用OpenNLP链接多个名称查找器实体

首先是一点背景：我试图在一个文档库中识别街道地址，我们决定，显而易见的解决方案是使用NLP（本例中为ApacheOpenNLP）工具来实现这一点，到目前为止，一切看起来都很好，尽管我们仍然需要使用大量文档来训练模型，但这不是一个真正的问题。我们通过使用DataMake中的解析器，为地址验证添加了额外的步骤，从而改进了解决方案。我最大的问题是，如果地址旁边没有一个位置，地址本身就什么都不是，有时位置是在文本中指定的，我们假设这种情况经常发生

我的问题来了：是否有某种方法可以使用共指来关联文本中的实体？或者更好的是，有没有一种方法可以注释文本中的任意单词，并将它们标识为一个实体

我一直在看ApacheOpenNLP文档，但是…它非常薄，我认为它仍然需要一些工作

OpenNLP不提供共指消解模块。
您必须使用或或系统来完成任务。它们可能无法开箱即用，您可能需要进行一些参数调整或监督培训，以实现合理的性能

@编辑
感谢@Alaye指出OpenNLP确实有一个coref模块，有关更多详细信息，请参阅他的答案。

---

谢谢

如果您想使用协同引用解决此问题，您可以查看此

但更简单的解决方案是使用句子检测器+正则表达式或位置检测器+句子检测器（假定地址在一行中）

我认为可以使用正则表达式识别美国地址，一旦正则表达式匹配，就可以使用opennlp的句子检测器打印整个地址行

同样，您可以使用opennlp提供的NER模型查找位置并打印所需的句子

希望这有帮助

编辑

---

这对我们来说很简单。看看

好的，几个月后！我追求的不是Coref。。。我实际上在寻找的是关系提取（信息提取）。我使用了MITIE（BinaryRelation），这就成功了，我使用Brat注释工具训练了我自己的模型，我得到了0.81的F1分数。非常整洁…

你说的“位置”是什么意思？一个地址和一个相关位置的例子是什么？让我们举一个例子：“位于洛杉矶发展密集的文娱中心次级市场的西坦普尔街909号，社区总共526个单元。”在这种情况下，洛杉矶将是一个位置。所以“洛杉矶”是一个“位置”？在这种情况下是的。我想说的是，我们必须区分不同类型的实体，我想在它们之间建立一种关系。一个实体是地址，另一个是位置，我需要的是它们之间的关系。我很好奇我是否能用OpenNLP做到这一点。OpenNLP有共同引用解析，参考这一点，我们已经可以识别街道地址，我们还可以识别位置（通过Clavin）。问题是，我必须将一个地址与一个位置相链接。一个简单的解决方案是混合和匹配地址和位置，并对它们进行地理编码，但这可能会产生误报。街道地址是否有pincode？你可以从右边得到位置？？如果位置和地址在同一句话中，你可以做一些简单的if条件。但是试着相互参照，告诉我们它是否有效。谢谢，我会先找个位置。协同引用似乎有点问题，尤其是因为OpenNLP手册中没有相关文档。@TudorMarghidanu查看我在编辑中提到的repo。希望有帮助！