名词短语在句子中常常担任主语、宾语或定语等重要句法成分,其识别是自然语言处理领域的基础任务。汉语简单名词短语作为一种特殊类型的名词短语,兼具结构简单性和语义准确性,可以在完整保留句子结构信息的同时兼顾后续句法分析的需要。本文将汉语简单名词短语的识别作为主要任务,并将其应用于一项具体的深层句法分析任务。本文主要工作有：(1)分析简单名词短语与其他类型名词短语的异同,进一步明确其定义及识别任务。选择中文宾州树库作为原始语料,对其进行解析,得到用于简单名词短语自动识别实验的数据集。(2)利用词、词性和语义资源信息,分别使用三种主流的统计机器学习方法,即最大熵、条件随机场和支持向量机模型对简单名词短语进行识别。在单一模型识别基础上,进一步使用叠加方法构建组合分类器提高识别结果,最终达到了90.91%的F值。(3)在统计方法识别的基础上,针对内含并列结构型简单名词短语的特殊性,利用汉语并列成分的结构平行和语义相似特点构建识别算法。实验证明,使用该算法作为简单名词短语识别的后处理规则,可在提高识别效果的同时分析简单名词短语内部的并列成分,在一定程度上解决了目前多名词并列结构难以识别的问题。(4)分析汉语最长名词短语自动识别精度过低的原因,应用简单名词短语作为底层信息,将最长名词短语的识别过程分解为两阶段。在当前最长名词短语识别效果最好的单一模型上进行实验,底层使用自动识别的简单名词短语时,F值提高了1个百分点；当简单名词短语被完全正确识别时,F值可提高4个百分点以上。