准确地将文字输入计算机是自然语言处理的重要研究课题,对于优化人机交互、信息获取、文本纠错等自然语言处理领域的问题有着重要的意义。本文立足现代汉语的输入问题,讨论和研究了相关的语言模型和结构语法模型,设计实现了基于依存关系的中文语言模型。在单纯的N元文法模型基础上,考虑到语义及句法分析对于中文输入的重要性,本文提出了以下几方面的见解和方法：第一,调整了依存结构语法树的形式,提出了可见词的概念。传统的依存结构语法树只表示了句子中词与词之间的依存关系,忽略了词在句子中出现的顺序,通过规定左子结点和右子结点,定义出可见词,从而实现在输入过程利用结构化信息。第二,规定依存关系的方向,提出了依存概率及计算方法。依存概率的计算充分考虑了依存关系的方向以及句子中词的可见性,可以更为准确地描述出两个词之间发生依存关系的条件和概率,并为输入过程提供参考。第三,提出了相似词及依存概率的平滑办法。通过统计两个词共有的依存关系来估计出词与词之间的相似度,据此平滑模型中的零概率依存关系,减轻数据稀疏性带来的问题。最后,提出应用依存概率模型的归约算法,并将模型与传统的N元模型结合起来应用于拼音输入法的解码过程,将整句和单字的正确率分别提高了15.72%和2.8%,证明本模型有助于提高了中文输入的正确率。