摘要：基于移进一归约的句法分析系统具有线性的时间复杂度，因此在大规模句法分析任务中具有特别实际的意义。然而目前移进一归约句法分析系统的性能远低于领域内最好的句法分析器，例如，伯克利句法分析器。该文研究如何利用向上学习和无标注数据改进移进一归约句法分析系统，使之尽可能接近伯克利句法分析器的性能。我们首先应用伯克利句法分析器对大规模的无标注数据进行自动分析，然后利用得到的自动标注数据作为额外的训练数据改进词性标注系统和移进一归约句法分析器。实验结果表明，向上学习方法和无标注数据使移进一归约句法分析的性能提高了2．3％，达到82．4％。这个性能与伯克利句法分析器的性能可比。与此同时，该文最终得到的句法分析系统拥有明显的速度优势（7倍速度于伯克利句法分析器）。

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