文本理解一方面需要正确把握文本的篇章构成单元以及它们之间的关系(逻辑语义关系、话题链关系等),另一方面需要理解篇章的整体结构及表述内容的主次等信息。本文从面向文本理解的角度出发,以篇章的视角对汉语零指代消解展开了一系列的研究,主要工作包括如下三个方面:(1)篇章视角的汉语零指代语料库构建。汉语零指代语料资源匮乏,现有资源主要从句法层面对零元素及零指代进行了梳理和标注,而服务于文本理解的零指代语料资源还未见到相关报道。本文从服务于篇章理解的视角出发,提出了面向文本理解的汉语零指代表示体系:根据零元素在基本篇章单元中承担的角色将零元素划分成主干类和修饰类两类;接着从两个维度对零指代关系进行了划分;最后,基于这一表示体系构建了服务于篇章理解的汉语零指代语料库,为篇章视角的汉语零指代研究提供了必要的支撑。(2)汉语零元素位置检测。目前零指代消解的相关研究都将重心放在了零元素消解这一子任务上,对零元素位置检测的研究较少。本文从面向文本理解出发,认为修饰类零元素的出现主要与局部的句法信息关系密切,而主干类零元素则在上下文话题信息的传递方面起着核心作用。基于此,在关注局部句法信息的同时,本文结合篇章的结构信息(基本篇章单元、主述位等),借助序列化标注策略给出一个联合主述位的零元素识别神经模型,并从服务文本理解的角度对识别结果进行了详细的分析。(3)汉语零元素消解。为了提升零元素消解的效果,同时解决句法层面的零元素消解研究中没有考虑零元素和先行词之间联系的问题,本文提出了基于MASK机制与孪生网络的零元素消解模型,该模型借助基本篇章单元和句子作为联合输入获取篇章层面和句子层面的表征,实验结果表明该模型能显著提高零元素消解的性能。