Nlp 它能分辨出一个名词是否指一个人吗？

CoreNLP能否确定一个普通名词（相对于专有名词或专有名称）是否指的是一个开箱即用的人？或者，如果我需要为这项任务培训一个模型，我该怎么做

首先，我不是在寻找共指消解，而是它的构建块。定义上的共指依赖于上下文，而我试图评估一个孤立的词是“人”还是“人”的子集。例如：

is_human('effort') # False
is_human('dog') # False
is_human('engineer') # True

我天真地尝试使用Gensim和spaCy预先训练好的词向量，但未能将“工程师”排在其他两个词之上

import gensim.downloader as api
word_vectors = api.load("glove-wiki-gigaword-100") 
for word in ('effort', 'dog', 'engineer'):
    print(word, word_vectors.similarity(word, 'person'))

# effort 0.42303842
# dog 0.46886832
# engineer 0.32456854

我发现下面的列表很有前途

dcoref.demonym                   // The path for a file that includes a list of demonyms 
dcoref.animate                   // The list of animate/inanimate mentions (Ji and Lin, 2009)
dcoref.inanimate 
dcoref.male                      // The list of male/neutral/female mentions (Bergsma and Lin, 2006) 
dcoref.neutral                   // Neutral means a mention that is usually referred by 'it'
dcoref.female 
dcoref.plural                    // The list of plural/singular mentions (Bergsma and Lin, 2006)
dcoref.singular

这些对我的任务有用吗？如果是，我将如何从网络访问它们？谢谢。

我建议试试看：

如果WordNet和

如果您想要的术语是

person.n.01

的下位词

你必须把它扩展一点，以涵盖多种感官，但要点是：

from nltk.corpus import wordnet as wn

# True
wn.synset('person.n.01') in wn.synset('engineer.n.01').lowest_common_hypernyms(wn.synset('person.n.01'))

# False
wn.synset('person.n.01') in wn.synset('dog.n.01').lowest_common_hypernyms(wn.synset('person.n.01'))

---

请参阅NLTK文档中的

最低\u通用\u超词

：

，这正是我需要的。非常感谢。