现代汉语词性细分类标注研究是当前基于语料库的自然语言处理研究的基础工作，这也是面向深层研究所遇到的新课题。 本文参考了国际上关于动词自动分类和标注的研究方法，分析了国内相关领域关于词性细分类标注研究的分类体系、词性标注方法，以及语料库资源等研究状况，提出了一种统计与规则相结合的词性细分类标注模型，并且把词汇向量空间模型以及模糊集的方法引入词性细分类自动标注领域。 现代汉语词性细分类标注模型是在对传统的各种标注方法进行对比分析的基础上提出的，实验分别独立采用基于词性信息以及基于词汇向量空间的细分类标注方法，最后两种方法结合起来建立标注模型。 另外还对标注模型从两方面作了优化，由于词汇特征向量的特殊作用，本文对特征词汇采用层次聚类来提高其分类精度；另一方面，引入规则来进一步丰富细分类标注信息，减少数据稀疏等问题，并且引入置信度来选择统计与规则的优先关系。