复句关系词自动标识系统主要完成对复句的处理,标识复句中隐藏的关系词、关系词搭配以及语义。早期研究汉语复句的专家学者都是依靠自己的学识和思维,讨论并总结复句中隐藏的特征信息,人工标识复句。近年来人工智能的研究取得了丰硕的成果,其成果应用到各个方面,为复句处理带来了全新的思路与途径。本文将尝试将规则引擎用于复句关系词自动标识中,以提高复句关系词识别的效率与准确率。本文探讨适用于复句关系词自动标识中规则引擎的策略及实现。其内容包括规则引擎中模式匹配算法,规则冲突消解以及最终结果的选取。对于规则引擎中模式匹配问题,采用单对多匹配策略,提取关系标记中与规则库中的相匹配规则的关系搭配。一条关系标记可能有多条规则,规则的结构就会有异同,进而存在冲突。为了消除规则冲突,提出针对冲突规则集(含两条或两条以上的规则)中的规则约束条件存在包含关系的规则,剔除约束条件存在包含关系的规则,进而解决规则冲突,称该策略为消除包含最大化策略。最终结果的判定可能存在多条规则,为了提高标识的准确性,本文提出多规则标记的正覆盖策略,既考虑规则的优先级,又考虑原匹配结果的标记,双重结合给出最优结果值。最后对文中提出的策略,将实例验证得出的结果与用手动推导实例结果向比对,证明了其结果的正确性和有效性。表明了文中提出的策略是可行的,有效的。