機械翻訳システムでは動詞の訳語を選択するために格フレームがよく利用さ
  れる．格フレームは従来主として人手で記述されていたが，一貫性を保って
  記述するのが難しいこと，格フレームを部分的に変更した場合に起こる影響
  が把握しにくいことなどの重大な問題があった．そこでこれらの問題を解決
  するため，本論文では格フレームを決定木の形で表し(これを格フレーム木
  と呼ぶ)，これを英日の対訳コーパスから統計的な帰納学習プログラムを利
  用して学習することを提案する．
  本論文ではまず，この提案によって上記の問題が軽減される根拠を述べた後，
  本論文で作成した英日対訳コーパスについて述べる．続いて7つの英語動詞
  について格フレーム木の獲得実験を2つ報告する．
  最初の実験は，格要素の制約として英語の単語を使う格フレーム木を学習し
  たものである．これにより得られた格フレーム木を観察したところ，人間の
  直観に近く，かつ直観を越えた非常に精密な訳し分けの情報が得られたこと
  が明らかになった．
  次に，この格フレームの一般性を高めるために，英語の単語の代わりに意味
  分類コードを制約として利用する手法を提案し，これに基づいて格フレーム
  木を学習する実験を行った．得られた格フレーム木で未学習のデータの動詞
  の訳語を決定する評価を行ったところ，2.4\%ないし32.2\%の誤訳率が達成
  された．この誤訳率と，先の英語単語を利用した格フレーム木での誤訳率と
  の差は13.6\%ないし55.3\%となり，意味分類コードが有効に機能したことが
  示された．
動詞訳語選択のための「格フレーム木」の統計的な学習