互联网数据是未来经济社会的重要资源,其中自然语言占据较大比例,使自然语言处理的进一步研究更加迫切。自然语言处理有连接主义和非连接主义两条路线。近年来多层神经网络上的深度学习被用于自然语言处理的各个方面,使连接主义成为研究热点,而非连接主义的自然语言处理进展可能被忽视,例如基于形式语法的句法分析。句法分析是自然语言处理的中间环节,直接影响句子的语义解释、篇章理解、机器翻译、问题回答等下游任务的完成质量,一直是自然语言处理领域的核心课题。组合范畴语法有对上下文适度敏感的生成能力,用函数组合解释状语和补语,用类型提升解释宾语提取,支持句法、语义的同步分析,一经提出就受到句法分析领域的关注。汉语相较于印欧语词类缺乏屈折变化,造成短语任意套叠的句法现象,使组合范畴语法不能直接应用于汉语的句法分析。为此,本文对如何运用组合范畴语法分析汉语句子结构进行研究,主要贡献如下:（1）分析汉语词类或短语结构的句法类型变化,归纳句法类型转换体系,形成带有范畴转换的组合范畴语法（CCG-C~2）。用句法类型（即范畴）转换解释短语套叠,使组合范畴语法能够用于汉语句法分分析。在构建树库过程中,逐渐明确词类和特殊词的典型句法类型,形成词类和短语结构的非典型句法类型标记体系。（2）为及时消解句法歧义,提出人机交互的句法分析过程。为限制和及时消解句法歧义,每次计算句法类型结合传递时,由用户按需选择句法类型转换,然后由机器完成句法类型结合,再由用户消解句法歧义,最后形成的传递闭包只含一棵分析树。（3）构建了200句（含727个小句）的CCG-C~2树库和相应的句法歧义片段库。树库表明,35%的短语结构形成需要句法类型转换,使用非典型句法类型的短语直接成分中99.67%是实词或短语,句法分析中57%的句法类型结合因消解歧义被放弃。歧义片段库记录短语重叠的上下文和保留哪个短语的选择,等积累足够多时,可从中探索是否存在结构歧义基本单元,以利于机器完成句法消歧。