句法分析问题是自然语言处理领域的重点和难点,但逐步进入了瓶颈期。要提高句法分析的准确度,不仅需要适合的算法或模板,更要有语言学理论作为语法支撑。系统功能语法强调语言的功能,在句法分析时,注重语义和上下文,能够提高句法分析精度,完善自然领域领句法分析对语义和语境的处理问题。而系统功能语言学中的小句句法分析是近年来新兴的领域,理论成果较少,很值得研究和拓展。本文将韩礼德系统功能语法中的小句理论应用到句法分析当中,在前人的基础上,面向自然语言处理,将小句的句法功能成分规定为7种：主语、谓语、谓语剩余部分、补语、补语2/3/4、补语剩余部分和状语。同时,结合词性标注知识对自建的小型商务英语语料库进行人工标注。自动句法分析系统采用适于小型语料库的CRFs条件随机域模型,进行了六重交叉实验,测试识别的准确率、召回率和F值。实验表明,在我们的句法分析系统中,总体句法分析准确率达到92.5%,召回率91.96%和F值92.18%,分析效果是良好的。在对小句7种功能成分的识别中,识别效果最好的是谓语P功能和主语S功能,准确率、召回率和F值均高于97%；对补语C1的识别相对较好,准确率达到93.39%,召回率88.62%,F值90.86%；对于状语D、补语C、补语C2、谓语剩余部分的识别效果相对较低。为了提高和完善功能小句的句法分析,本文从语言学角度做了细致的错误分析。进行错误分析的语料由5021句经过句法分析实验的句子随机组成。经SQL Server统计,共出现193种错误。本文将其分为3类一级错误、7类二级错误和38类三级错误。错误分类比例显示,状语和补语功能的识别错误最多,人工标注错误最少。究其错误原因,错误类型可分为4大类13小类。四大类包括：句型原因引起的错误、遗漏标注引起的错误,人为标注错误和标点引起的错误。随着越来越多的语言知识融入句法分析领域,从语言学角度进行错误分析是提高句法分析效果的必经之路。本文的错误分析结果表明,不仅语料的大小决定句法分析的质量,计算机对语言知识的学习和运用才是关键。