本发明公开了一种基于决策树和SVM混合模型的中文句型分类方法，首先获取训练样本集；根据训练样本集中各类句型的训练样本构建得到特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树，并且将训练样本集中的各训练样本分别输入至特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树进行句型判定；提取出上述决策树均不能判定的训练样本，通过这些训练样本训练得到SVM分类器。首先将测试样本输入至特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树进行判定，在未得出判定结果的情况下输入至SVM分类器进行分类，本发明方法将决策树和SVM分类器相结合，能准确判断出大部分正常句子，又可以高效处理一部分难以归纳总结的句子，提升句型分类准确率。