链语法是一套用计算机分析自然语言句法结构的形式化模型,由词典和算法两部分构成：词典记录每个词条的句法链接方式,算法利用词典分析句子中各单词的链接组合,符合语法的句子会构成一个完整的链条。链语法分析器可以用来自动检测英语书面语的语法错误,但由于其词典依靠人工编写,存在以下两点不足：(1)词典编写依靠编纂者的主观判断,缺乏系统性；(2)词典中单词链接规则的描写不全面,无法检测出某些主谓不一致类、动词+介词类和动词+动词补语类语法错误。本研究旨在通过数据驱动的方法从依存树库中自动提取链语法词典,改善上述链语法词典的缺陷,提高英语学习者书面语语法错误自动检测的准确率。本研究以库容为100万词的宾州英语树库作为训练语料,通过以下三个步骤重建链语法词典：(1)将宾州英语短语结构树库转换为依存树库；(2)完善现有依存树库标注体系,并按该体系调整和细化宾州英语依存树库中的依存关系；(3)从依存树库中提取链语法词典,使用中国英语学习者语料库中的504例错误例句作为测试集,检验新建词典在自动语法检查时的准确率、召回率和F值。研究结果表明利用依存树库构建的链语法词典避免了人工编写词典缺乏系统性的弊端；从真实语料中获取的词-语法规则更加全面,能够检测出原有链语法词典无法检测出的学习者书面语语法错误。与原链语法词典相比,本研究新建链语法词典检查测试语料中语法错误的准确率、召回率和F值分别提高了5.9%、19.9%和13.4%。