Uma das tarefas mais importantes em Processamento de Linguagem Natural é a análise sintática, onde a estrutura de uma sentença é determinada de acordo com uma dada gramática, informando o significado de uma sentença a partir do significado das palavras nela contidas. A Análise Sintática baseada em Gramáticas de Dependência consiste em identificar para cada palavra a outra palavra na sentença que a governa. Assim, a saída de um analisador sintático de dependência é uma árvore onde os nós são as palavras da sentença. Esta estrutura simples, mas rica, é utilizada em uma grande variedade de aplicações, entre elas Sistemas de Pergunta-Resposta, Tradução Automática, Extração de Informação, e Identificação de Papéis Semânticos. Os sistemas estado-da-arte em análise sintática de dependência utilizam modelos baseados em transições ou modelos baseados em grafos. Essa dissertação apresenta uma abordagem por classificação tokena- token para a análise sintática de dependência ao criar um conjunto especial de classes que permitem a correta identificação de uma palavra na sentença. Usando esse conjunto de classes, qualquer algoritmo de classificação pode ser treinado para identificar corretamente a palavra governante de cada palavra na sentença. Além disso, este conjunto de classes permite tratar igualmente relações de dependência projetivas e não-projetivas, evitando abordagens pseudo-projetivas. Para avaliar a sua eficácia, aplicamos o algoritmo Entropy Guided Transformation Learning aos corpora disponibilizados publicamente na tarefa proposta durante a CoNLL 2006. Esses experimentos foram realizados em três corpora de diferentes idiomas: dinamarquês, holandês e português. Para avaliação de desempenho foi utilizada a métrica de Unlabeled Attachment Score. Nossos resultados mostram que os modelos gerados atingem resultados acima da média dos sistemas do CoNLL. Ainda, nossos resultados indicam que a abordagem por classificação token-a-token é uma abordagem promissora para o problema de análise sintática de dependência.