汉语框架网(CFN)作为一种框架语义资源,广泛应用于阅读理解、问答系统等自然语言处理研究领域中。构建汉语篇章句子中框架元素之间的联系是语义理解的一种有效手段,但框架元素内部表述的共指阻碍了这种联系的建立。本文以框架元素中的表述为研究对象,基于框架语义信息,研究表述间的共指关系。本文以社科基金项目“面向机器阅读的汉语框架语义知识库扩建研究”课题为依托,针对构建的汉语框架语义篇章语料中不同框架元素之间存在共指关系的问题,研究基于框架语义的共指消解方法,最后将共指消解方法运用于汉语框架共指语料的标注和检验。本文通过融合汉语框架的语义信息,采用传统的机器学习和目前流行的深度学习等不同方法,在标注共指信息的汉语框架篇章句子语料上进行实验。本文的主要工作及研究成果如下:针对构建的框架语义篇章语料集,框架元素内表述的消解任务,提出并验证了两种方法。(1)基于框架语义的传统机器学习共指消解方法。本文分析了框架元素标注信息及框架之间的关系,得到框架特征集作为框架语义信息,结合共指消解基础特征集,训练共指消解分类模型,准确率得到提升。(2)基于框架语义的深度学习共指消解方法。首先学习表述的上下文文本信息,然后利用汉语框架标注的框架信息,抽取框架信息三元组,将其作为外部信息融合到LSTM深度学习分类模型中,准确率得到提升。最后,基于以上两种消解方法,设计与实现了基于框架语义的共指消解管理系统。共指消解管理系统,将消解方法应用于语料的标注过程,为汉语框架网共指消解语料的管理和标注提供工具。