自然语言中存在大量否定与不确定信息，针对此类信息的识别是目前信息抽取领域研究热点之一。英文中否定与不确定信息识别研究较早，但目前面向汉语的否定与不确定信息的自动识别研究尚处于起步阶段。其中一个重要原因是汉语否定与不确定语料匮乏，导致相关研究进展缓慢。同时，汉语在语言特征（如语法、修辞等）上与英语存在较大差异，需要提出针对汉语的否定与不确定信息识别模型。本文制定了一套面向汉语的否定与不确定信息标注规则，构建了汉语否定与不确定信息识别语料库，并提出了汉语否定与不确定触发词和覆盖域的识别方法。具体研究内容包括以下三个方面：首先，制定了一套面向汉语的否定与不确定信息标注规则，构建了汉语否定与不确定信息识别语料库，并统计在不同类别文本中否定与不确定使用的语言现象。该语料为汉语否定与不确定信息识别提供了重要资源。其次，分别提出了基于字框架和词框架的汉语否定与不确定触发词识别模型。另外，为了解决触发词歧义问题，本文将基于词框架的条件随机场（conditional randomfields，简称CRF）模型与概率统计模型相结合，提出了新的汉语否定与不确定触发词识别融合模型。实验结果表明，该模型提高了触发词识别性能。最后，借鉴英文中覆盖域识别使用的特征，提出了面向汉语特征的否定与不确定覆盖域识别方法。并在此基础上，提出了基于多分类器的汉语否定与不确定覆盖域识别融合模型。实验结果表明，该模型有效提高了覆盖域识别性能。本文提出了一种汉语否定与不确定触发词和覆盖域识别方法，该方法的研究将进一步推进面向汉语的否定与不确定信息识别研究的发展，为自然语言理解等需要确定语义知识的应用服务。