因为课题的关系最近一直在学习关于数据驱动（Data Driven）的依存句法分析方法，目前已经有了一些初步的了解，在这里做一个简单的总结，主要介绍数据驱动的句法分析方法有哪些，并且给出了一些参考资料。而关于各种方法间的比较以及详细介绍会在后续的文章中进行更新。
句法分析按照语法体系的不同可以分为短语句法（Phrase Based）分析和依存句法（Dependency Based）分析。而这两种句法分析都有两种方法，一种是基于规则的，另外就是基于统计的。由于统计方法的兴起，而且实践也证明了统计方法能取得不错的效果，现在主流的方法都是基于统计的。统计方法的依存句法分析就被大家称为数据驱动的依存句法分析。
数据驱动的依存句法分析方法主要可以分为两种，一种是基于图的方法（Graph Based），一种是基于决策（Transition Based）的方法。基于图的方法的句法分析算法主要有自顶向下（Top Down），自底向上（Bottom Up），最大生成树（Spanning Tree）的方法。决策式的依存句法分析算法主要有基于栈（Stack Based）的和基于列表（List Based）的。其中基于栈的又分为arc-standard算法和arc-eager算法，基于列表的算法有投射（projective）的和非投射（non-projective）的。当然除了这些方法外还有一些其他的方法，例如将两种主要方法进行融合的。
目前我主要关注的是决策式的依存句法分析，并且在实现一个简单的依存句法分析器。所以这里可以给出一些参考资料，关于决策式依存句法分析的算法以及一篇综述性文章：
1.Algorithms for Deterministic Incremental Dependency Parsing. Joakim Nivre, 2007;
2.数据驱动的依存句法分析方法研究。 李正华，2013；
3.A Dynamic Oracle for Arc-Eager Dependency Parsing. Yoav Goldberg, Joakim Nivre, 2012;