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汉语零代词解析的深度强化学习 用于中文零代词解析的深度神经网络模型学习零代词和候选先行词的语义信息，但往往是短视的-他们通常会做出局部决策。 理想的情况是，在以后预测零代词-候选词对时，对先前的潜在子句的有用信息进行建模至关重要。 在本文中，我们展示了如何通过利用深度强化学习模型来整合本地和全球决策。 OntoNotes 5.0上的实验结果表明，我们的技术超越了最新模型。 要求 Python 2.7 火炬（0.4.0） CUDA 培训说明 实验配置可以在conf.py找到 运行./setup.sh它将从Ontonotes数据构建用于训练和测试的数据。 它从./data/zp_raw_data.zip解压缩数据并将其存储在./data/zp_data 它将训练数据集划分为训练和开发集。 数据集存储为train_data 运行./start.sh训练模型并获取结果。 预训练大约需要