複単語表現(MWE)は統語的または意味的な非構成性を有する複数の単語からなるまとまりである．統語的な依存構造の情報を利用し，かつ意味理解が必要なタスクでは，単語ベースの依存構造よりもMWEを考慮した依存構造，即ちMWEを統語的な単位とする依存構造の方が好ましい．広範囲の連続MWEを依存構造で考慮するために，本稿ではOntonotesコーパスに対して新たに形容詞MWEを注釈し，複合機能語と形容詞MWEの双方を考慮した依存構造コーパスを構築した．また，意味理解が必要なタスクでは句動詞などの非連続な出現を持ちうるMWE（動詞MWE）の認識も重要である．依存構造の情報は動詞MWE認識で有効な特徴量として働くと期待されるため，本稿では連続MWEを考慮した依存構造と動詞MWEの双方を予測する問題に取り組む．前者については以下の3つのモデルを検討する:(a)連続MWE認識と，MWEを考慮した依存構造解析のパイプライン，(b)連続MWEの範囲を依存関係ラベルとして符号化したhead-initialな依存構造を解析するモデル，および(c)連続MWE認識と上記(b)の階層的マルチタスク学習モデルである．実験の結果，連続MWE認識ではパイプラインモデルとマルチタスクモデルがほぼ同等のF値を示し，head-initialな依存構造の解析器を1.7ポイント上回った．動詞MWE認識では系列ラベリングベースの認識器を上述のマルチタスクモデルに組み込むことでF値が1.3ポイント向上した．