句子的语义分析已经成为自然语言处理的难点和重点,是自然语言处理中一项重要而又十分基础的课题。它广泛应用于文本特征提取、文本相似度计算、文本分类和信息检索等领域。国外自然语言处理遵循“词法--语法--语义”的处理模式。汉语作为自然语言的分支,其特点与西方语言有着较大的区别,因此,我们迫切需要一种适合汉语的,以语义深层结构为基础的自然语言处理理论。　　 HNC理论以概念联想脉络为主线,通过模拟大脑语言感知过程来处理自然语言表述模式。以语义块为核心的句类分析研究是HNC理论以语句物理表达式为基础的语句分析方式,是语义层面理解处理的核心模块,同时也是处理句子语义分析的关键技术,它摒弃了传统语义分析处理模式,而是以语义块感知、句类假设为切入点,通过句类检验和语义块构成分析来判断句类,得出句子语义块。　　 本文利用HNC(概念层次网络)理论的局部联想脉络和全局联想脉络作为句类分析的基本思想,深入探讨了句类分析的研究,并在此基础上完成了对算法的实现和结果的评价。　　 首先,本文介绍了汉语句法分析和语义分析相关研究的流行算法和研究成果,进一步分析了现存方法的优点与不足,这为本文提出基于HNC句类分析的算法与解决方案提供了有益的指导。　　 随后,本文在深入探讨HNC理论语句表述模式的基础上,设计了基于HNC的句类分析算法的各个模块,包括语义块感知,句类假设,句类检验,语义块构成分析。以语义块感知为切入点,先进行句类假设和检验,最后分析语义块的构成。　　 最后,本文在理论研究和算法设计的基础上,通过实验验证了算法的有效性,并对实验结果做了充分的分析。