重複や不連続な語構成要素を持つ医療用語を対象に，それらを効果的に認識するための抽出型の構成要素認識法を二種類提案する．一つ目は完全並列分散型の語構成解析法PDMAで，もう一つはPDMAより性能が劣るがアノテーションが楽なMLMAである．『実践医療用語語構成要素試案表Ver.2』のサンプル15事例の解析を元に，語構成要素認識に一般的に使用されている句構造解析(PSA)の平均認識率が，PDMAが認識できる要素の65%程度，MLMAの70%程度である事を示した．

医療(関連)用語には複雑な医学用語が数多く含まれる．こうした用語を含む文章の意味処理をしたいなら，これらの用語の高性能な解析が必須である．解析が高性能であるためには，精度が高いだけでなく，被覆率が十分に高くなければならない．これは，言語処理の究極の目的が内容理解であり，その中間目標が高性能検索であり，その実現手段が高性能解析であるという処理間の依存構造を考えると，当然の帰結である．この観点からすると，医療用語を含めた専門用語の語構成解析にそれなりの先行研究[1,2,3,4,5]があるにもかかわらず，被覆率が十分に高くないが故に，十分な成果が得られているとは言いがたい．低被覆率の証拠は§4で示す．低被覆率の理由は単純であると同時に，根本的なものである．どの手法も用語の構成要素を所与の語の分割によって得ようとしているが，医療用語の形態素は部分的に重複している度合いが高く，重複を許さない分割では，必要な要素が取りこぼされる．例えば『実践医療用語語構成要素試案表Ver.2』1)[6]に収録されている7,087事例からほぼランダムに選んだ99事例中，重複が生じている事例は少1)https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2020-g/なくとも73事例である2)(付録Aを参照)．語構成要素の認識の(単なる精度向上ではなく)被覆率の向上を目標を含めれば，理想的な実装法は，要素の認識を非排他的に行う多層抽出式が望ましいとわかる．本論に先立って次の事を確立しておく:3)(1)複合語𝑐の語構成要素の認識は，𝑐の分割(segmentation)でなく，𝑐中の有意味な部分文字列の(可能な限り)網羅的な抽出(extraction)の方が望ましい．この後の本論で，(1)の目標を実現する語構成要素抽出法の実装例として，並列分散形態論解析(ParallelDistributedMorphologicalAnalysis:PDMA)を紹介する(§2)．それに続けて，PDMAが与える結果をそれなりの性能で近似する簡便なアノテーション方法(複層化形態論解析(MLMA))を紹介し(§3)，MLMAと通常の句構造解析(PhraseStructureAnalysis:PSA)の性能を，PDMAの結果をベースラインにして比較する(§4)．最後に§5で考察と展望を述べる．