句法分析是自然语言处理研究过程中的重要技术之一。近几年依存句法分析的研究也越来越被关注。但相对于英文的依存句法分析研究成果而言汉语的依存句法分析还处于初级阶段。为此本文以现有的汉语依存句法分析研究成果为指导，采用基于决策式句法分析模型和基于分类器的训练算法相结合的依存句法分析方法，结合汉语固有的语法特点，针对汉语句子中含有介词短语的句法分析问题进行了研究和探索。介词短语是一种复杂的短语结构，在汉语句子中占有很大的比例，汉语介词短语的研究主要是解决边界问题，正确识别介词短语对于汉语句子的依存关系分析具有重要的意义。本文首先对一些常见的依存句法分析方法进行了讲述，其中详细研究了Arc-eager算法和RPP算法,然后针对Arc-eager算法和RPP算法在分析过程中出现的错误问题，本文对RPP算法的介词短语边界识别策略做了相关的改进。由于Arc-eager算法只能处理邻近词之间的依存关系，所以Arc-eager算法在处理长距离右依存时会出现错误，RPP算法虽然对Arc-eager算法做了相关的改进，但是RPP算法在处理含有动词的介词短语时往往会出现错误分析的问题。为此，本文在对汉语句子进行依存关系分析时，根据汉语介词短语的固有特点，借鉴RPP算法的右边界后续词特征对介词短语进行边界识别，同时对RPP算法进行了一定的改进。经过改进后的介词短语依存关系分析算法，不但可以解决介词短语长距离分析时出现的过早依存问题，而且还可以处理含有动词的介词短语边界识别问题。通过采用哈工大的依存关系语料库作为实验数据和基于支持向量机的句法分析器作为实验工具对本文提出的汉语句法分析策略进行了全面的测试和评估。实验结果表明本文提出的策略对汉语句子中含有介词短语的句法分析是有效的，而且显著的提高了分析的准确率。