针对中文零代词识别任务,提出了一种基于深度神经网络的中文零代词识别模型.首先,通过注意力机制利用零代词的上下文来帮助表示缺省的语义信息.然后,利用Tree-LSTM挖掘零代词上下文的句法结构信息.最后,利用语义信息和句法结构信息的融合特征识别零代词.实验结果表明,相对于以往的零代词识别方法,该方法能够有效提升识别效果,在中文OntoNotes5.0数据集上的F1值达到63.7%.