随着智能化生活的普及，自然语言理解领域的知识在机械产品设计中的应用越来越广泛。其中，句法分析作为自然语言理解过程中的中间步骤，起到了承接词法分析与语义分析的重要桥梁纽带作用。然而，由于汉语语法现象繁多，研究起步较晚，汉语句法分析的准确率还有待提升。主语从句作为汉语中经常出现的一种句法结构，在当前主流的统计句法分析器上的分析准确率并不理想。　　所以，为了提升中文句法分析的准确率，本文以汉语主语从句为研究对象，通过规则和统计相结合的方法建立了一个汉语句法分析模型，提高了汉语句法分析的准确率，并将模型应用到了机械产品设计的过程中。　　本文首先分析了汉语主语从句中存在的结构歧义现象，针对主语从句的特点给出了一个目标歧义结构。　　其次详细讨论了该目标歧义结构中可能存在的耦合现象，包括连动句与主语从句耦合、宾语从句与主语从句耦合以及定语从句与主语从句的局部耦合等，发现在识别汉语从句类句法结构的过程中，短语中心词的词义类型起到了关键作用。在详细讨论了目标结构中短语中心词词义类型的基础上，本文针对每种耦合现象分别给出了基于规则的消歧方案，建立了对应的消歧模型，结合各个消歧模型最后建立了一个基于目标歧义结构的规则消歧模型。　　之后将该模型与统计过程相结合，建立了一个基于规则和统计相结合的句法分析模型。详细论述了该模型的实现流程，并将模型在公共语料库中进行了测试与实验。在与主流的统计分析模型的对比中，本文所述的规则和统计相结合的模型取得了更好的结果，提高了汉语句法分析的准确率。　　最后将模型应用到了机械产品设计中，针对机械产品设计需求分析的特点，设计了基于自然语言理解的人机交互系统，使本文的模型在机械产品设计的需求分析上得到了有效利用。