我々は文章中に現れる比喩表現，その中でも直喩・隠喩的な比喩について，その認識・抽出を目的として研究を進めている．本論文では，``名詞Aのような名詞B''表現について，名詞の意味情報を用いたパターン分類によって比喩性を判定し，比喩表現については喩詞（喩えるもの）と被喩詞（喩えられるもの）とを正確に抽出できるモデルを提案する．この表現には比喩（直喩）とリテラル（例示など）の2つの用法があり，また比喩であっても名詞Bが被喩詞ではない場合がある．我々はそれらを機械的に判定するために，これまでに行ってきた構文パターンやシソーラスを用いて喩詞と被喩詞の候補を抽出する手法を発展させ，名詞Aと名詞Bの意味情報やその関係に従って``名詞Aのような名詞B''表現を6つのパターンに分類し，比喩性を判定し喩詞と被喩詞を特定するモデルを構築した．このモデルを日本語語彙大系の意味情報を利用して実装し，新聞記事データを用いて検証したところ，得られたパターン分類結果（比喩性判定結果）と人間のそれとが一致する割合は，学習データについては82.9\,\%（未知語データを除く），評価用データについては72.7\,\%（同）であり，比喩性判定モデルの全体的な処理の流れは実際の文章中の比喩表現認識に有効であることを示した．また，比喩語という比喩性を決定づける語についてもその効果を示すことができ，モデルへの組み込みの可能性を示唆した．