句法分析是自然语言处理领域中重要的基础研究问题之一,已经被广泛应用于信息抽取、问答系统、机器翻译等领域。因此,众多的学者都对句法分析任务予以高度的重视。本文针对目前中文句法分析的难点,提出了新型的中文句法分析方法。本文的研究的主要内容有以下的几个方面：1、基于统计的句法分析方法研究。近些年来,基于统计学习模型的句法分析方法研究受到了广泛关注,多种模型与算法先后被提出。从采用的学习模型和算法类型着手,本文系统地对各种主流和前沿方法进行了归纳与分类,着重对各类模型和算法的思想进行了分析和对比,并对中文句法分析的研究现状进行了综述。2、基于移进-归约决策的句法分析方法研究。基于移进-归约决策的句法方法在中文上取得了比较好的性能,但该句法分析方法仍有较大的研究价值和性能提升空间。针对目前已有的研究成果,本文实现了基于移进-归约决策的中文句法分析baseline系统,并且引入了特征组合和BeamSearch解码策略,有效地提高了该方法的句法分析性能。3、基于SEARN框架的句法分析方法研究。基于移进-归约决策的中文句法方法是将传统的基于PCFG规则驱动的方法转为基于分类器分类决策的方法,然而句法分析任务本质上是结构化预测问题,与分类问题并不等价。本文通过引入SEARN算法,弥补了基于移进-归约决策的中文句法方法的不足,提高了句法分析器的性能。本文主要创新点主要表现在：提出了基于SEARN框架的句法分析方法,该算法克服了移进-归约决策方法的固有缺陷,而且扩充了SEARN算法的应用范围,该方法不仅仅取得了良好的性能,而且具备良好的可扩充性,能够有效地集成其他自然语言处理任务。