本研究提出了一种创新框架，结合语法解析和语义角色标记，利用预训练语言模型提升共指解析的准确性。实验结果显示，该方法在多个数据集上超越传统系统，显著提高了引用歧义的识别准确率。
本文讨论了DSL设计与实现中的错误处理，主要包括语法解析和语义模型的组装与执行。在语法解析阶段，使用自定义的ErrorListener捕捉并详细报告语法错误；在语义模型阶段，通过panic和recover机制处理语义错误，确保程序能及时反馈问题。良好的错误处理设计对后续的诊断和维护至关重要。
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