在中文信息处理领域中,相比分词、命名实体识别、词性标注等一些浅层自然语言处理任务来说,句法分析、机器翻译、自然语言理解、自然语言生成等深层次自然语言处理任务也越来越受研究者关注。句法分析是自然语言处理技术中的重要一环,它判断输入的词语序列的构成是否满足给定语法,分析出合乎语法的句子结构,并将分析结果转换成一棵句法树。根据句法分析结果,计算机可以深刻地理解语句结构、词语间的关系等。这样更便于计算机自动化处理很多任务。在机器翻译、信息检索、自动摘要等深层次自然语言处理任务中广泛使用着句法分析技术,所以提高句法分析的性能及准确率,对自然语言处理中的很多深层次或上层任务有着很大的意义。句法分析主要分为结构句法分析和依存句法分析。结构句法分析结果信息丰富,可以根据依存树与结构树转换规则,把结构句法分析结果转化为依存树,然而依存树却很难被转化为结构句法树。汉语依存句法分析从国外引入,汉语与其他语言也有着很多不同,依存句法分析也不能很好地适用于汉语的句法分析。当前汉语句法分析具有多种数学模型,但是却没有公认较好的数学模型。本文结合个人在研究中对汉语的了解和发现,认识到汉语有众多独特的语言特征,如汉语语序、汉语句法分析中涉及多元规则、“前修饰后”规则、汉语句法规则具有一定优先级等,构建了一个算式化汉语融合句法分析模型。该模型算式化运算规则是根据个人总结和语料统计得到的句法分析规则的一种数学化映射。本文根据基于规则的句法分析的缺点,引入了改进的条件随机场组块识别算法,结合了具有不同优先级的多元句法规则。通过对语料分析,设定特征函数,选取符合模型的语料进行训练,得出一个组块识别模型。接着对分词后的语句进行组块识别,然后结合汉语众多特征,采用逆向扫描的方式,使用具有不同优先级的多元规则进行下一步的层次化句法分析,最后得出句法分析结果。本文将句法分析结果使用XML格式保存,便于计算机进行下一步处理,使用LATEX展示成一棵类句法树,便于自动化操作以及查看句法分析结果。本文提出的模型使用了人民日报语料和CTB8.0语料进行实验。在综合实验中使用5-折交叉验证方式比较二元规则的算式化句法分析方法、多元规则的算式化句法分析方法、结合条件随机场组块识别与二元规则的算式化句法分析方法以及结合条件随机场组块识别与多元规则的算式化句法分析方法。综合实验表明使用结合条件随机场组块识别与多元规则的算式化句法分析结果表现最好,在实验语料中平均正确率达到85%左右。