最小递归语义学(MRS，MinimalRecursionSemantics)是近年来计算语义学领域提出的一种形式化语义表示框架。MRS与形式语义学中的广义量词理论(GQT，GeneralizedQuantifierTheory)一起构成中心词驱动的短语结构语法（HPSG，Head-DrivenPhraseStructureGrammar）的语义延展部分，有力推动了自然语言语法语义计算技术的发展，是当前欧美自然语言处理的前沿研究课题，在文本语义分析、语义信息抽取、机器翻译、自动问答等基于自然语言理解的多种应用研究中预示了良好的应用前景。　　 本论文在MRS和GQT基本框架基础上，对汉语名词性量化短语(QuantifiedNounPhrase)的语义进行了分析和研究，设计了相应的汉语名词性量化短语的HPSG结构，并借助LKB实验环境对汉语名词性量化短语进行了语法语义分析实验研究。实验中解决了与汉语名词性量化短语相关的汉语语法语义信息的类型化特征结构设计(TFS，TypedFeatureStructures)这一技术难题。实验结果表明:MRS结构适于汉语的名词性量化结构的语义表示，不过对于个别特殊问题的处理以及大规模的汉语HPSG/MRS语法的构建可行性还有待进一步研究。　　 本论文研究首次将MRS和GQT较为全面地应用于汉语名词性量化短语的分析和计算实验研究上，为汉语文本基于先进形式化语法语义模型的计算处理奠定了基础，这是本论文研究的创新之处和技术意义所在。