本文在对国内外动宾搭配相关研究分析整理的基础上，针对动词对非施事名词宾语的语义选择限制问题进行了多角度的分析和计算。　　 提出“语义类、属性(值)、主观性、认知事件框架”四个层面组成的分析框架，对《现代汉语辞海》中的1462个动词的38119条动宾搭配进行了较为系统的考察，对选择限制的层面和范围有了较为深入的认识。　　 对语义类和语义属性(值)的选择限制进行了考察。首先，以《知网》为语义体系，采用自动标注算法标注了宾语名词的义类和义原信息。统计表明，对宾语在义类和义原上具有较强选择限制的动词仅占全部动词的50％左右。其次，人工分义项标注语义选择限制，得到的结论基本相同，动词对宾语的制约更多地体现在主观性和认知事件框架上。　　 以框架语义学为理论基础，分析出受事宾语中存在的不同框架元素，探讨了动词框架元素之间存在的“宿主-属性”、“容器-内容”等认知关系，并用于分析多义动词不同义项之间的联系，解释“挤公交”等特异搭配的用法，以此形成了“认知事件框架”的分析体系。　　 针对主观性中的褒贬态度问题，提出了“褒贬指向”的概念。使用格、配价以及〈评价者—态度—褒贬对象〉的三元组，对名动形副四大类共992个词语进行了分析，区分出说话人对施事、施事对受事两个层面的褒贬指向，讨论了褒贬态度对搭配的影响，揭示出褒贬指向和配价数之间的有机联系，可以大大加快褒贬词语褒贬指向知识库建设，并用于文本的态度计算。　　 提出了基于动宾语义选择限制、聚类引擎和词语相似度计算的转喻理解模型。对“感谢红领巾”、“听贝多芬”、“吃食堂”等典型的名词转喻现象进行实验，成功计算出“少先队员”、“歌曲”和“食品”等转喻的本体。　　 选取宾语分布非常广泛的比喻词“像”，使用最大熵模型，自动识别“像”的比喻用法，开放测试F值达到了89％；使用条件随机场模型，识别“像”的比喻框架中的本体、喻体和相似点，F值分别达到了73％、86％和83％。