现代汉语副词用法自动识别是面向自然语言处理的现代汉语副词知识库研究的重要内容之一,针对基于规则的现代汉语副词用法自动识别方法存在的不足,本文在已有工作的基础上,进一步提出了基于统计的常用汉语副词用法自动识别方法。分别采用条件随机场模型、最大熵模型和支持向量机模型,在1998年1月份《人民日报》分词与词性标注语料上,对8个常用的现代汉语副词进行了统计实验,实验表明基于统计的方法在现代汉语副词用法自动识别上具有较好的识别效果,能够很好地对未知的副词用法进行预测,在真实语料中取得了较高的准确率,与规则方法相比,统计实验结果的平均准确率有了较大的提高。实验证明基于统计的方法在常用现代汉语副词用法自动识别方面具有良好的应用前景。根据俞士汶等提出的构建“三位一体”的现代汉语虚词知识库的思想,本文着重研究现代汉语副词用法的自动识别,致力于采用统计机器学习方法实现副词用法的自动识别。本文的主要工作包括：(1)针对已经初步构建的现代汉语副词知识库,以副词用法信息词典中的例句集作为语料来考察副词用法规则,分析规则存在的问题,对用法规则进行修改,进而完善副词知识库。(2)使用基于规则的方法对人民日报语料中副词用法进行自动识别,并对识别结果进行人工校对,形成副词用法语料库,并作为实验语料。在对人民日报语料进行人工校对的同时,分析规则方法识别结果存在的问题,并进一步完善副词用法信息词典以及副词用法规则库。(3)针对基于规则方法存在的不足,实现基于统计的常用现代汉语副词用法自动识别,进一步提高副词用法识别的准确率。最后,论文对本文的研究工作进行了总结,并对下一步的研究进行了展望,指出了规则与统计方法相结合的现代汉语副词用法自动识别研究的可行性。