在自然语言中,人们为了避免重复,习惯用代词、称谓和缩略语来指代前面提到的实体全称,这就是指代现象。指代消解是自然语言处理的一个重要分支,其解决的主要问题是找出出现在文本中的指代现象。本文主要研究中文指代消解的相关关键技术,分别实现了一个基于有监督学习方法和一个基于无监督聚类方法的中文名词短语指代消解平台,并在此基础上,对中文指代消解的一些关键问题进行了深入分析和研究,取得的成果主要如下：1.分析了中英文指代消解的一些差别及中文指代消解的难点。2.根据中文指代消解任务,提出了有效的组合特征,实现了一个基于有监督学习方法的中文名词短语指代消解平台；在此平台上,探讨了不同特征及其组合对平台性能的影响。3.提出一些有效特征及不兼容函数,实现了一个基于无监督聚类方法的中文名词短语指代消解平台,该平台可以在中文相关的标注语料库较少的情况下,有效减小指代消解任务对语料库的依赖。4.融合基于有监督学习方法和无监督聚类方法的中文名词短语指代消解平台,并从语料的数量和语料标注的质量两方面来探讨语料对中文名词短语指代消解的影响,另外又探讨了不同类别名词短语指代消解与语料规模的关系。