CGM（消費者生成メディア）が普及してきたため，そのための言語処理技術が必要になってきた．このような文章データの自然文による検索や翻訳のために，解析精度の向上が求められている．解析誤りの発生原因である，用語の異なり，構文構造の異なりに対処できる処理方式を実現する．この両者への対策として，シソーラスを用いて用語間の意味的な距離を決定する方式を提案する．具体的には，用語の標準化や係り受けの正規化をするシステムを実現し，さらに，付属語を調べて，省略された主語を復元すること，「文節意図」を付与することを試みた．「Yahoo!知恵袋」のデータを用いて解析実験をした結果，シソーラスを用いない場合に比較して約1\%の精度の向上がみられた．システムが用いている辞書の内容について概要を述べる．