篇章或对话中大量出现的指代,是自然语言中常见的语言现象,它使得句子更加简明,主题更加突出,这也给计算机理解自然语言增加了难度。指代消解一直是自然语言理解中的核心问题,在机器翻译、信息抽取、自动文摘以及自动问答等领域中都有重要应用。对于代词消解,包含代词与候选先行词的句法分析树可以提供丰富的句法信息,但其结构复杂,不易表示,传统的方法都是基于语言学知识,人工地、启发式地选择与构建特征集合,如候选先行语的句法角色,候选先行语与指代语之间的绑定约束特征等。这类方法的局限性在于:过于依赖研究者的语言学背景;难以发现和有效利用句法结构中的潜在信息;对代词与候选先行词单独建模没有考虑上下文中其他成分的作用。本文着重研究怎样有效地利用句法信息支持代词消解。针对如何有效表示句法结构特征,如何利用句法发现上下文中其他有益信息等问题,提出了三种方案:一阶谓词逻辑能够表达个体间的关系的特点,将结构化的句法信息转化为句法路径上的结点属性与结点和结点之间的关系,将这些属性与关系用一组谓词来表示,结合归纳逻辑编程自动构建逻辑程序,以直接、显现的方式使用背景知识、学习假设来解决指代消解问题。将代词与候选线性词之间的句法分析树路径结构整体作为结构化的特征,利用Tree Kernel函数计算句法树结构之间的相似度,与一般特征结合来训练分类器进行消解。句法分析不仅仅给出一个句子的层次结构而且可以传递词语之间的关系。本文还利用依存句法分析找到分别找到代词与候选先行词的支配词,计算他们之间的词义相似、相关特征训练分类器来支持代词消解。本文的贡献即在于尝试有效的句法分析树的表示方法构造结构化句法特征;通过句法分析利用上下文中其它词汇的词义属性来支持代词消解。