人間は文書全体を読むことなしに，代表的な単語を見るだけで，＜政治＞や＜スポーツ＞などの分野を認知できることから，文書断片内の数少ない単語情報から分野を的確に決定するための分野連想語の構築は重要な研究課題である．しかし，文書から連想語を抽出する場合，複合語の冗長な連想語が多く存在する．本論文では，事前に分野体系が定義され，各分野に文書データが構築されている場合において，複合語の分野連想語を効率的に決定する手法を提案する．本手法では，連想分野を特定する範囲に応じて連想語を五つの水準に分類し，まず複合語以外の単語（短単位語と呼ぶ）の連想語候補を決定し，人手で修正を加える．次に，この短単位語の連想情報を利用して，膨大な数になる複合語の連想語候補を自動的に絞り込む．収集された180分野の学習データ（42メガバイト，15,435ファイル）に対して提案手法を適用した結果，88,782個の候補が8,405個（候補数の約9\%）の連想語に絞り込まれ，再現率0.77以上（平均0.85），適合率0.90以上（平均0.94）の高い抽出精度が得られた．また，連想語を利用した264種類の断片文書の分野決定実験より，複合連想語と短単位連想語による正解率は90\%以上となり，短単位連想語のみの場合より約30\%向上することが分かった．