为了解决 AllenNLP Coreference Resolution 的内存问题，可以尝试以下两种方法：

1. 增加电脑的内存。由于 Coreference Resolution 需要处理大量的文本数据，因此在运行时占用的内存较多。如果电脑的内存较小，可能会导致程序崩溃或是运行缓慢。因此可以通过升级或添加内存的方式来解决这个问题。

2. 使用分批处理的方法。可以将需要处理的文本数据分批读入，然后每次只处理一部分，处理完后再释放内存。这样可以避免在一次性读入全部数据时导致内存占用过高。示例代码如下：

from allennlp.predictors.predictor import Predictor
from allennlp_models import pretrained
from typing import List

# 读入文本数据
texts = [...]

# 分批处理
batch_size = 32
n = len(texts)

for i in range(0, n, batch_size):
    # 读入一批数据
    batch = texts[i:i+batch_size]

    # 加载预训练模型
    predictor = Predictor.from_path(pretrained.coref)

    # 处理一批数据
    results = []
    for text in batch:
        result = predictor.predict(document=text)
        results.append(result)

    # 处理完后释放内存
    del predictor, results