本研究采用计量研究方法,试图解决词序类型学中有关支配词一致性原则的争论,并优化利用依存方向进行语言分类研究的方法。为此,我们基于21种印欧语的依存树库,提取了10种词序特征值,并利用支持向量机模型对语言分类的效果进行评估。一方面,我们统计出各个词序特征的比例,进行了交叉性相关分析。这不仅检验了已知的与动宾组配共现的关系对,而且为语言使用中的支配词一致性原则提供了大规模、跨语言的证据。我们进一步发现同向的依存关系(支配词居前或支配词居后)倾向于聚集在一起。另一方面,本文运用了两种提高词序类型学分类精度的方法——细化依存关系或将依存距离设为依存方向的权值。我们发现形容词和名词组配的分类效果最为理想,而传统的动词和宾语组配的分类结果不佳。这表明对依存关系进行精细化处理可以提高语言分类的精度。此外,本研究提出了加权依存方向的指标,发现在长距离依存关系受限的前提下,这一指标比依存方向的分类效果更好。为证实以上两种方法的可靠性,我们对两种潜在的干扰因素(树库大小和句长)进行了讨论。结果表明,这两项文本特征并不足以对词序特征产生显著影响。尽管依存方向和加权依存方向均与句长相关,但两项指标依然比较稳定。