近年来,中文自然语言处理技术在分词、词性标注等方面获得了很大进步。然而,自然语言处理应用系统(如信息抽取、问答系统等)则需要对文本信息进行深层解释。功能组块分析任务为句子成分自动标注主语、宾语、时间状语、地点状语等功能标记,作为语法分析及语义理解的一种实现方式,具有定义清晰、便于评价等优点,近年来受到越来越多学者的关注。本文提出基于序列判别模型的中文功能组块自动分析技术,将传统的支持向量机分类模型扩展到序列学习任务中,灵活地使用了输入输出序列之间的多重相依特征。研究表明,本文提出的方法获得目前中文功能组块分析的最好性能,系统整体F1值达到93.76,并且可以较好地扩展到不同的特征集合,适合于众多自然语言处理问题。论文的第一部分说明了功能组块分析的几个问题:课题的提出与研究及意义,相关研究现状,以及本论文的研究重点。然后简要介绍了本课题采用的语料库资源——宾夕法尼亚大学中文树库,讨论了中文功能组块的划分标准。接着,以自然语言理解的全信息方法论为基础,分析了功能组块标记在语法、语义、语用理解中的位置及作用。最后说明了几个常用的考察组块标记性能的指标。论文的第二部分详细介绍了本研究的理论基础,具体说明了序列判别模型在中文功能组块识别中的应用。在对算法模型进行分析的基础上,构建了中文功能组块自动标注器,并通过大量实验,从多方面分析了系统的性能,检验了不同特征对于系统性能的影响及其语言学解释。接着,比较了两个不同的构建功能组块标注器的方法:采用简单词法信息(词、词性等)的标注器和采用完全句法树信息(短语类型、句法树路径等)的标注器,并通过实验说明了基于词法信息的功能组块标注器具有性能稳定、领域适应能力强等优点,适用于缺少句法资源或句法分析本身存在困难的语言,是进行汉语功能组块分析的有效方法。论文的第三部分介绍了功能组块标记在自然语言处理系统中的应用。我们选取文本观点挖掘中的观点要素识别为应用领域,以句子成分的功能类别为依据,构建了观点主题自动识别系统,并通过实验验证了该方法的可行性。最后,给出了本研究的结论以及未来的研究方向。以上工作不仅实现了汉语功能组块自动分析系统,并且从计算语言学的角度,对汉语功能组块进行了明确界定,对其它相关的应用研究具有参考价值。目前的实验结果也显示了功能组块分析技术具有非常好的应用前景。