自然语言处理研究可以分为自然语言理解和自然语言生成两个部分，其中自然语言理解要实现计算机理解人类语言的功能，而自然语言生成是让计算机具备与人进行自由交流的能力。词法分析、句法分析和语义分析是自然语言处理的基本任务，服务于自然语言理解。句法分析在自然语言处理领域中处在一个承上启下的重要地位，利用底层的词法分析结果给上层语义分析提供服务。维吾尔语自然语言处理研究起步较晚，虽然近期在语音识别、语音合成、语料库建设以及维-汉机器翻译等研究领域有了一些成就。但是更为深层的句法分析、语义理解等研究工作没能全面的开展。首先，维吾尔语属于小语种语言，缺乏相对完善、可用的、高质量的标注语料库，用于句法分析等研究任务的语料库更为稀少。其次，维吾尔语是一门黏着性语言，相比汉语、英语等语言，具有丰富的形态特性和灵活的句法结构，通常情况下人称、数、格、时态、语态等语义信息由构形词缀表示，而这些词缀连接在词干后面，连接时还会发生音变现象；再说，维吾尔语的黏着性对其句法结构也产生影响，使它的结构变得复杂。上述因素始终制约着进行维吾尔语句法分析、语义分析等更高层次的研究工作。目前，机器翻译是自然语言处理领域中受关注程度比较高的研究方向之一，而且维-汉统计机器翻译也有了较好的性能表现。但是，由于缺乏维-汉机器翻译和句法分析相结合的相关研究，因此句法信息对维-汉机器翻译产生何种影响还不得而知。针对上述问题，本文从维吾尔语的复杂形态特性出发、考虑低资源性质等实际情况，开展针对维吾尔语的形态分析、句法分析、依存语料库建设以及基于依存关系的机器翻译等方面的研究，具体的研究内容如下：1. 结合维吾尔语的复杂形态特性和低资源情况，提出形态切分、形态标注以及音变还原等功能融为一体的，基于序列标注的多任务形态分析方法，并在不同的标注模型之间进行对比。2. 分析维吾尔语的短语结构类型以及它们的组合形式，并在此基础上整理出维吾尔语上下文无关文法。3. 根据汉维平行句对中词对齐关系，实现汉语句子的依存结构映射到维吾尔语句子的实验。借此方法，构建了3万句的维吾尔语依存句法树库，并且通过维吾尔语依存句法理论进行进一步的优化工作，提升了树库的质量。4. 根据汉语和维吾尔语句子之间依存关系的映射思路，提出基于依存关系的维-汉统计机器翻译框架，并完成了基于依存关系的短语抽取、短语的翻译以及针对译文的调序等功能。实验结果显示，依据本框架实施的实验，在基线系统的对比试验中，其BLEU值提升了1.33%。