従来，同義語・類義語・対義語は，意味に基づいて人の手によって分類される[1]．そのため，収集におけるコストが高い．また，自動的なシノニム抽出の研究[2][3]は数多く存在する．しかし，同義語・類義語・対義語が区別されず，総括してシノニムと扱われる．そこで本研究では，コーパス内の同義語・類義語・対義語を区別した形で自動抽出することを目的とする．通常，シノニムは意味に基づいて収集されるが，コーパスに「意味」という情報は存在しない．そこで，「翻訳の対応関係」を「意味」と仮定し，対訳コーパスからシノニム抽出を行う．実験の結果，同義語94.3%，類義語78.2%，対義語60.7%の精度が得られた．また，提案手法より対義語において辞書に未記載のシノニム抽出にも成功した．

同義語・類義語・対義語は単語間の関係性を表現し文意理解において重要である．対義語も一部類似した性質を持つことから便宜上，本論文において同義語・類義語・対義語を総合してシノニムと表現する．従来，シノニムは意味に基づいた人手による判断で分類[1]された．シノニム単語を収集したシノニム辞書が制作に長い月日を必要とすることから人手分類のコストの高さを示している．一方で，シノニムを自動抽出する研究[2][3]は数多くされており手法も様々である．しかし，同義語・類義語・対義語にそれぞれ区別して抽出している研究はあまり見られない．同義語・類義語と対義語は置き換えることで文意が正反対になるため，区別が特に重要であると考えられる．そのため，本論文では，共通の対訳コーパスからシノニムを区別した形で自動的に抽出をすることを試みる．