随着计算机硬件和软件水平的飞速发展以及人工智能、专家系统在生产设计中的广泛应用,现在几乎各行各业都把计算机的智能控制融合了进去,机械产品的设计亦是如此。本文尝试利用自然语言理解技术实现对机械产品的需求设计自动分析,通过对以自然语言形式表达的用户需求中的介词结构进行理解、分析及消歧,结合其它如名词、动词等模块将分析结果转化成概念设计要求,为后续产品设计提供支持。本文对机械产品设计领域自然语言理解的研究现状及特点进行了简单介绍,通过分析自然语言处理的语义分析和统计分析研究的难点以及对目前的几种知识表示方法、句法分析方法的比较,最终确定了以概念从属理论作为理论基础的统计和语义结合的中文介词消歧模型。介词结构的分析难点在于如何对介词及介词结构进行有效的分类,挖掘其语义信息,并对介词结构进行有效地消歧处理,针对这一难点结合机械产品概念设计领域自然语言的特点,本文首先分别对词义消歧处理的现状和介词结构的研究现状进行了概述,然后分别分析了基于语义和基于统计的词义消歧方法,在此基础上,提出了一种统计和语义结合的中文介词消歧策略。语义主要以知识获取、知识表示方法为基础,结合中文介词的分类,进行分析;同时结合概念从属理论,分析中文介词抽象层面的关联关系。在此基础上,结合统计信息,总结中文介词与其它词性词语的搭配关系,通过计算互信息,分析介词及其搭配词间的搭配概率,最终确定分析的结果。最后,结合机械领域的特点,将统计和语义结合的中文介词消歧分析模型应用到机械传动装置的需求分析中,通过对用户需求进行理解和分析,结合其它如名词、动词等模块将分析结果转化成概念设计要求,辅助设计人员进行后续的设计。新编写的处理程序经过调试,取得了一定的成果。