斯坦福CoreNLP错误的共指解析

Question

我还在玩斯坦福大学的CoreNLP，我在Coreference分辨率的非常微不足道的测试中遇到了奇怪的结果。

给出两句话：

  

酒店有一个大浴室。这很干净。

我希望＆＃34;它＆＃34;在句子2中由＆＃34;浴室＆＃34;或者至少＆＃34;一个大浴室＆＃34;第1句。

不幸的是它指向＆＃34;酒店＆＃34;在我看来这是错误的。

有没有办法解决这个问题？我需要训练任何东西，还是应该开箱即用？

    Annotation a = getPipeline().getAnnotation("The hotel had a big bathroom. It was very clean.");

    System.out.println(a.get(CorefChainAnnotation.class));

输出：

  

{1 = CHAIN1 - [＆＃34;酒店＆＃34;在第1句中，＆＃34;它＆＃34;在句子2]中，2 = CHAIN2 - [＆＃34;一个大浴室＆＃34;在第1句中}}

非常感谢你的帮助。

Answer 1

与AI中的许多组件一样，斯坦福参考系统只能达到一定的准确度。在共参照的情况下，该精度实际上相对较低（在0-100范围内的标准基准上约为60）。为了说明问题的难度，请考虑以下明显相似的句子，并使用不同的共指判断：

  

酒店有一个大浴缸。这是非常昂贵的。