Nlp 共指消解是否需要NER？

。。。还是性别信息足够？ 更具体地说，我想知道是否可以减少Stanford Core NLP加载的模型数量，以提取共同引用。我对实际的命名实体识别不感兴趣

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谢谢

根据EMNLP的论文，该论文描述了使用Stanford CoreNLP打包的coref系统，命名实体标记仅用于以下coref注释过程：精确构造、放松头部匹配和代词

您可以指定要与dcoref.sievepasss配置属性一起使用的过程。如果您想要coreference，但不想使用NER，那么应该能够在不使用NER的情况下运行管道，并指定coref系统应该只使用不需要NER标签的注释过程

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然而，由此产生的coref注释将受到影响。因此，您可能需要做一些实验，以确定注释质量的降低是否是下游使用注释的问题。

一般来说，是的。首先，您需要命名实体，因为它们充当代词所指的候选对象或目标。许多（大多数？）系统在一个步骤中执行实体识别和类型分类。第二，实体的语义类别（如人、组织、位置）对于构建准确的共指链非常重要