句法分析是自然语言处理的一个重要的基础任务。许多面向应用的自然语言处理相关任务,如信息抽取、机器翻译和语义检索都对句法分析提出了迫切的需求。另一方面,句法分析是对自然语言结构性的一个很好的探索,可以揭示人类语言的部分秘密,对人工智能的探索也很有启示意义。因此,本文对中文的句法分析进行了深入的研究,主要内容分为三个部分：1.对统计句法分析的PCFG模型进行介绍,分析其原始的数学模型并对其问题进行分析。发现其问题在于对句法分析结构和输入的词汇不敏感。2.实现中心驱动模型,并在CTB和TCT语料上进行实验。该论文对其概率模型和概率参数估计方法进行介绍。另外发现中心驱动模型没有充分利用到中文中的字特征以及上下文特征。3.提出了一种新的句法分析模型。该模型能灵活利用字特征和上下文特征。另外还在对机器学习的思想理解的基础上,对语料进行标记上的修改以能区别句法分析中不同的情况。最后的实验结果表明这些特征和修改带来的句法分析性能明显地提升,并且在与其他模型的评测对比中取得良好的成绩。