计算机自动词义甄别是自然语言处理中的一个重要的中间问题，也是词汇处理层面最难的问题，这一问题对机器翻译、文本分类、自动文摘、信息检索、文本挖掘、语音识别、文语转换等都有深刻影响，当前计算机自动词义甄别面对的最大问题是难以获取足够有效的词义甄别知识。 本文尝试利用《现代汉语语法信息词典》、《现代汉语词典》、《现代汉语动词大词典》等资源，建立一个统计方法和人工辅助相结合的分析框架为动词寻找计算机词义自动甄规则。整个框架分三部分：第一部分应用语料库和统计方法，设计了两套软件，一个可以对多义词的上下文词条、词性、义类进行多种统计，为人工制定规则提供帮助；另一个执行和检验规则对语料的处理情况并提供开放接口方便对规则进行修改。第二部分设计了语法分析框架，充分利用《现代汉语语法信息词典》以及其它可以形式化的句法结构进行词义甄别，统计了语法框架的处理效力。第三部分借鉴格语法、配价语法等理论建立词义甄别规则的语义分析框架，讨论了名词义类、名词词条、介词短语在处理不同类型动词上的作用。 统计发现，几种语法标记在词义自动甄别上的作用是有限的，应该主要依赖动词和语义角色间的语义选择限制，而语义选择限制的作用会“因词而异”。 本文为418个多义动词的500个义项编制了计算机词义自动甄别规则，并设计了与有限句法相结合的算法，统计结果证明有724个义项的正确率在80％以上，占总数的89.49％，相信这一成果和基于统计的算法或者其它对更长上下文理解的程序相结合后会取得更好的效果。