自然语言处理是实现人与计算机交互的关键环节,而句法分析是自然语言处理研究领域重要的基础性研究方向,它为许多高层的任务提供支持,同时也是许多自然语言处理应用系统的核心技术。　　 当前主流的句法分析方法大多是以概率上下文无关文法模型为基础,使用统计机器学习技术来对基本的模型进行扩展。本文考虑到句法和语义之间是紧密联系的,利用层次化的语义知识来帮助句法分析;同时,在句法训练过程当中解决了引入语义时的歧义问题,进而实现了一种句法分析和词义消歧的一体化方法。　　 本文首先介绍了一种结合层次化语义知识的句法分析方法。该方法针对中文句法分析的特点,在概率上下文无关文法模型的基础之上,将语义信息引入到句法分析过程当中,利用层次化的语义知识指导文法标记的细化,使得细化出的子标记更加合理,从而优化了模型结构。　　 接下来,本文在基本的结合层次化语义知识的句法分析方法基础之上,通过在句法分析的训练过程中不断调整词汇文法,并利用句法结构信息对多义词进行消歧处理,从而解决了在引入语义信息时所面对的歧义问题。与此同时,由于在文法模型的调整过程中,强化了词性子标记之间的语义区分性,因而使得文法模型具有一定的词义消歧功能,从而也实现了一种句法分析和词义消歧的一体化方法。　　 通过实验证明,本文通过将句法和语义相结合,并在句法分析过程中进行词义消歧处理,使得句法分析的性能显著提升,同时也获得了一定的词义消歧能力。