構文構造の変換は，異なる表現形式に基づく構文解析器間の性能比較に有用である．しかし，その多くは空所化構文を考慮していない．本論文では，空所化構文を考慮した句構造から依存構造への変換手法を提案する．提案手法では，相関要素を残余要素で置き換えることにより，空所化構文において省略された要素の同定，及び省略された要素と残余要素の間の依存関係を生成する．提案手法を用いて，空所化構文を解析する句構造解析器と依存構造解析器の性能比較実験を行い，本変換手法の有効性を確認した．

構文構造を表現する文法，あるいはアノテーション体系は句構造や依存構造，CombinatoryCategorialGrammar（CCG）[1]など様々存在しており，構文解析器の出力結果もそれが基づく文法やアノテーションに応じて異なる．異なる表現形式を採用する構文解析器間の性能を比較する一つの方法として，構文構造を変換するアプローチが考えられる．また，ある文法に基づきアノテーションされたコーパスに対して，変換を施すことにより別のアノテーションのコーパスが容易に得られるという観点からも構文構造の変換は有用である．これまでに様々な構文構造変換手法が提案されている[2,3,4,5,6,7]．代表的な句構造コーパスの一つとしてPennTreebank（PTB）[8]が挙げられる．PTBのアノテーションには句の情報だけでなく，空所化（gapping）[9]の情報も含まれている．空所化とは，等位構造の等位項において，共通する要素が省略される現象である．例えば，“StockpricesclosedhigherinStockholmandlowerinZurich.”は，“closedhigherinStockholm”と“lowerinZurich”を等位項とする等位構造であり，後者の等位項は“closedlowerinZurich”から“closed”が省略されたものである．PTBにおいて空所化は，文中における句の対応関係の情報を用いて表現されるが，現在の構文構造変換手法の多くは，この情報を考慮していない．その一因として，PTBに基づく句構造解析器の多くは，空所化の情報を含まない句構造しか出力しないことが挙げられる．しかし近年，空所化の情報を含んだ解析結果を生成する句構造解析器も開発されており，その解析精度も高くなっている[10]．本論文では，句構造から依存構造への変換において，空所化の情報を考慮した変換手法を提案する．提案手法では，空所化の情報が付与されているPTBの句構造を依存構造へと変換する．変換後の依存構造は，空所化の情報を反映したものとなっている．提案手法の応用例として，句構造解析器と依存構造解析器の性能比較実験を行った．