在人类社会发展的过程中，从原始社会到农业社会，再到工业社会，最终走向信息社会，人工智能成为了信息时代的核心目标。人与语言的关系紧密，语言不仅是思维的工具，更是人类智慧的体现。因此，自然语言处理作为模拟人类语言智能的重要研究方向，受到了广泛关注。
然而，自然语言处理中最大的挑战在于语义处理。自然语言的语义存在不确定性，且形式化困难，这使得语义处理成为瓶颈。基于大规模标注语料库的语义处理已成为发展趋势。语料标注本质上是语言知识（包括语义）的形式化过程。现有的句法标注模型主要包括基于短语结构语法（PSG）和基于依存语法（DG）的模型，但这些模型在实际应用中仍存在局限性。
为此，本文基于现有句法标注模型，并结合认知语法（CG）的理论，提出了改进思路，以探索新的句法标注模型。句法标注模型的核心在于理解语言与认识的关系。语言的意义是人对主客观世界的认知结果，而主客观世界的复杂性决定了语言的复杂性。语言不仅是人的认知的一部分，也是认知活动的一种表现。
认识过程可以分为四个基本因素：认识主体、认识工具、认识方法和认识对象。这些因素共同作用，决定了最终的认识结果。认识结果并非简单地还原认识对象，而是对对象的选择性反映，具有主观能动性。因此，认识过程本质上是一种建模过程，即建立认识对象的心理模型、数学模型和物理模型。
在语言处理中，数学模型尤为重要。传统的建模方法主要用于建立数学和物理模型，而在语言处理中，数学模型的应用更为广泛，特别是在统计语言模型（如统计语言模型）的应用中。然而，统计语言模型的性能依赖于训练语料的规模和质量。目前，随着语料库的不断积累和计算机技术的进步，语料库的语言知识的规模和质量成为了关键。
计算机语言知识的获得主要依赖于人的标注。经过标注的语料可以用于语言学研究、语言教学、语言测试、词典编撰等领域。因此，语料标注（corpus tagging）变得尤为重要。语料标注主要包括词汇标注（lexical tagging）、句法标注（syntax tagging）和语篇标注（discourse tagging）等内容。
句法标注是语料标注中的瓶颈问题。现有的句法标注模型难以统一描述句法结构，特别是语义结构，这导致标注主观性大，自动标注准确率低。因此，研究新的句法标注模型显得尤为迫切。语料库语言学作为一门新兴学科，其基础理论是句法标注模型，与语言学的句法理论密切相关。通过借鉴现有句法理论，并从语料库语言学的角度研究句法，有望提出新的句法标注模型。
