中文人名跨文档指代消解研究的中期报告目前，中文人名跨文档指代消解仍然是自然语言处理中的热门研究课题之一。本研究的中期报告旨在介绍我们针对该问题的研究进展。首先，我们对中文人名指代消解的相关研究进行了系统的文献综述，并分析了现有研究存在的问题和挑战。我们发现，中文人名指代消解的困难之处主要有以下几个方面：1.中文人名取名习惯复杂，可能包含多个字，简称、别名和笔名等多种形式，存在跨语境使用情况。2.文本中人名的出现次数很多，此外，人名还可能与其他实体、代词、虚指等混淆在一起，增加了指代消解的困难度。3.人名指代消解需要获取文本之外的外部信息，如人物关系、人物性格特点等，对自然语言处理技术的水平要求较高。为了解决上述问题并提高跨文档人名指代消解的准确率，我们提出了一种基于深度学习的方法。我们构建了一个神经网络模型，利用词向量表示人名的多个形式，并通过相似性匹配的方式进行指代消解。我们还通过引入注意力机制，提高了模型对于上下文信息的关注度，并优化了模型的结构和参数。最后，我们设计了一系列评测实验来验证所提出方法的效果，并将结果与现有方法进行比较。实验结果显示，我们的方法在不同数据集上均取得了超过其它方法的较好效果。在进一步的研究中，我们将探索更多的深度学习技术和自然语言处理方法，希望能够进一步提高中文人名跨文档指代消解的准确率和稳定性。