Stanford nlp 带有选项OpenIE.resolve#u coref don'；行不通

我正在会见斯坦福NLP的openie注释员。但是，选项openie.resolve\u coref在我的输入文本中不起作用。 我想使用openie生成三元组，并解析共引用。我怎样才能做到这一点？ 此代码是从站点Stanford复制的，我添加了以下行： props.setProperty（“openie.resolve_coref”，“true”）

Properties=newproperties（）；
props.setProperty（“openie.resolve_coref”，“true”）；
props.setProperty（“注释器”、“标记化、ssplit、pos、引理、depparse、parse、natlog、ner、coref、openie”）；
StanfordCoreNLP管道=新的StanfordCoreNLP（道具）；
//为示例文档添加注释。
String text=“奥巴马出生于夏威夷。他是我们的总统。”；
批注单据=新批注（textoInput）；
管道注释（doc）；
//在文档中循环句子
int-sentNo=0；
for（CoreMap语句：doc.get（coreanotations.SentencesAnnotation.class））{
System.out.println（“句子”#“+++sentNo+”：“+句子.get（CoreAnnotations.TextAnnotation.class））；
//打印语义图
System.out.println（句子.get（SemanticGraphCoreAnnotations.collapsedDependenceAnnotation.class）.toString（SemanticGraph.OutputFormat.LIST））；
//获取句子的OpenIE三元组
集合三元组=句子.get（NaturalLogicAnnotations.RelationTriplesAnnotation.class）；
//打印三份
for（关系三重：三重）{
System.out.println（triple.confidence+“\t CON=”+
triple.subjectLemmaGloss（）+“\t REL=”+
triple.relationLemmaGloss（）+“\t CON=”+
triple.objectLemmaGloss（））；
}
//或者，仅运行子句拆分器：
列表子句=新的OpenIE（道具）。子句内容（句子）；
for（句子片段从句：从句）{
System.out.println（子句.parseTree.toString（SemanticGraph.OutputFormat.LIST））；
}
System.out.println（）；

这一过程产生了三重结果：

• 1.0奥巴马将在夏威夷亮相

• 1.0奥巴马是熊

• 1.0他当我们的总统->应该当->奥巴马当我们的总统

---

编辑：3.7.0版中也修复了此错误+

这是GitHub版本中修复的3.6.0版本中的一个bug。它将在下一个版本中修复，或者您可以从中手动更新代码和模型jar——您可以下载最新的模型，并使用

ant jar

构建代码jar

我的输出是：

Sentence #1: Obama was born in Hawaii.
root(ROOT-0, born-3)
nsubjpass(born-3, Obama-1)
auxpass(born-3, was-2)
case(Hawaii-5, in-4)
nmod:in(born-3, Hawaii-5)
punct(born-3, .-6)

1.0  CON=Obama   REL=be bear in  CON=Hawaii
1.0  CON=Obama   REL=be  CON=bear
[main] INFO edu.stanford.nlp.naturalli.ClauseSplitter - Loading clause splitter from edu/stanford/nlp/models/naturalli/clauseSearcherModel.ser.gz ... done [0.43 seconds]
root(ROOT-0, born-3)
nsubjpass(born-3, Obama-1)
auxpass(born-3, was-2)
case(Hawaii-5, in-4)
nmod:in(born-3, Hawaii-5)


Sentence #2: He is our president.
root(ROOT-0, president-4)
nsubj(president-4, He-1)
cop(president-4, is-2)
nmod:poss(president-4, our-3)
punct(president-4, .-5)

1.0  CON=Obama   REL=be  CON=we president
[main] INFO edu.stanford.nlp.naturalli.ClauseSplitter - Loading clause splitter from edu/stanford/nlp/models/naturalli/clauseSearcherModel.ser.gz ... done [0.45 seconds]
root(ROOT-0, president-4)
nsubj(president-4, He-1)
cop(president-4, is-2)
nmod:poss(president-4, our-3)

---

这是使用回购协议的GitHub负责人还是官方版本（3.6.0）？我使用的是maven的官方版本（3.6.0）。

Sentence #1: Obama was born in Hawaii.
root(ROOT-0, born-3)
nsubjpass(born-3, Obama-1)
auxpass(born-3, was-2)
case(Hawaii-5, in-4)
nmod:in(born-3, Hawaii-5)
punct(born-3, .-6)

1.0  CON=Obama   REL=be bear in  CON=Hawaii
1.0  CON=Obama   REL=be  CON=bear
[main] INFO edu.stanford.nlp.naturalli.ClauseSplitter - Loading clause splitter from edu/stanford/nlp/models/naturalli/clauseSearcherModel.ser.gz ... done [0.43 seconds]
root(ROOT-0, born-3)
nsubjpass(born-3, Obama-1)
auxpass(born-3, was-2)
case(Hawaii-5, in-4)
nmod:in(born-3, Hawaii-5)


Sentence #2: He is our president.
root(ROOT-0, president-4)
nsubj(president-4, He-1)
cop(president-4, is-2)
nmod:poss(president-4, our-3)
punct(president-4, .-5)

1.0  CON=Obama   REL=be  CON=we president
[main] INFO edu.stanford.nlp.naturalli.ClauseSplitter - Loading clause splitter from edu/stanford/nlp/models/naturalli/clauseSearcherModel.ser.gz ... done [0.45 seconds]
root(ROOT-0, president-4)
nsubj(president-4, He-1)
cop(president-4, is-2)
nmod:poss(president-4, our-3)