一种基于反事实推理的跨文档事件共指消解去偏方法

本发明属于跨文档事件共指消解技术领域，提供了一种基于反事实推理的跨文档事件共指消解去偏方法，包括：指称对联合序列构建、反事实扰动、事实预测概率建模、偏差分值建模、动态修正；通过从全量预测中动态减去由混杂因子诱导的偏差分量，强制模型减少对词汇表面相似性的依赖，能够引导模型在面对复杂负样本时转向挖掘隐藏在语境深层的语义线索，提升了模型的准确性和鲁棒性。