句法分析是自然语言处理中的关键性问题之一,其主要任务是自动识别句子的句法结构。同时句法分析也是中文信息处理领域内的一个重要课题,它的发展能带动其它相关语言学应用的发展。本文介绍了自然语言处理中句法分析的相关理论和相关技术,对现有的句法分析算法和模型进行了研究比较。在总结前人研究成果的基础上,对传统的基于Chart的句法分析算法加以改进,采用了自底向上与自顶向下相结合的线图分析方法,同时在规则的选取上采用了动态的排序方法,使得分析效率和分析结果的准确率有一定的提高。根据实际应用,确定了一套词性标记集和短语标记集,并根据常用的句型,设计了一套基于上下文无关的语法规则库。在此基础上,分析、设计了基于最大词长匹配算法的分词模块、基于隐马尔科夫的词性标注模块和基于改进的线图分析算法的句法分析模块,进而实现了一个完整的汉语句法分析原型系统。最后,针对复杂长句句法分析的困难,通过分析标点符号在长句构成上的作用和规律,给出了一种规则分层的句法分析方法。该方法把标点符号作为划分标志,根据这些划分标志将复杂长句分割为句子单元序列独立进行第一级分析,然后把第一级分析得到的结果作为第二级分析的输入,利用二次规则匹配,最终输出结果为完整的句法分析树。根据本文确定的词性标记集和规则库,分别使用北大计算语言研究所制作的PFR人民日报标注语料库和TCT973树库作为训练样本,从中抽取了若干文本进行小规模中文文本试验测试,验证了基于Chart的改进算法和长句规则分层句法分析可行有效。