日本語対話文における格要素の省略補完について述べる。主語や目的語などの表示が義務的でない日本語の言語処理においては、これら省略される\footnote{そもそも省略ではなく非存在とする解釈もあるが、ここでは格要素が明示されていないものすべてを「省略」と呼び、本論文の研究対象とする。}格要素を補う処理が重要である。格要素の省略は日本語に特有の現象ではなく、例えば韓国語、中国語などにも認められる。これら省略のある言語から英語やドイツ語など必須格を持つ言語への翻訳処理を行なう際には、補完処理(省略内容の推定処理)は重要な処理となる。また情報検索など、自然言語処理に関係する他の問題においても、省略補完処理は必要となる。省略された内容は、言語内、つまり省略位置以前のテキスト中に存在する場合と言語外に存在する場合に大きく分かれる。本論文では前者を文脈省略(endophoricellipsis)、後者を外界省略(exophoricellipsis)と呼ぶ。日本語の文脈省略補完に関しては従来から様々な研究がなされてきている。センタリング理論(centeringtheory)と呼ばれる一連の手法はこの一つである(最近の論文としては、例えば\cite{Strube}、\cite{Byron}、\cite{Walker}などを参照)。この理論では、`center'(談話のある時点において最も顕著な談話要素)という概念を導入することによって照応や省略の解決を行なう。また{}\cite{Dohsaka}は、日本語において発話から語用論的制約を抽出し、制約充足プロセスに基づいて文脈の下で解釈することによる文脈省略の補完手法を提案している。一方、外界省略も含めた補完手法に対しては、ヒューリスティックスなどによる経験的な解決手法を中心にいくつか提案されている。このうち日本語を対象にしたものとしては、村田ら\cite{村田}、江原ら\cite{江原}、Nakaiwaetal.\cite{Nakaiwa}の研究などがある。\cite{村田}は補完に関係する表層的な言語現象をヒューリスティックスで得点を付与し、それらの合計によって最尤の省略内容を補完している。この手法は多くの言語情報を利用した省略補完手法であるが、対話文に対しては十分な考慮がされておらず(\ref{節:比較}節を参照)、また得点の調整には困難を伴うことが予想される。また\cite{江原}は複文を単文に分割した際に生じる省略主語を補完するという問題に対して、経験的に8項目の特徴パラメータを設定して、確率モデルによる手法を提案している。一般の省略に対して有効であるか現時点では不明であり、少なくとも本研究の対象とは問題が異なるために確率モデルや特徴パラメータを再検討する必要がある。{}\cite{Nakaiwa}では用言意味属性と語用論的、意味論的制約を用いて外界省略の解消を行なっている。必要とする知識量が膨大であり、保守コストや他言語への適用を考えた場合に課題が残る。本論文の目的は、(1)対話における省略という現象の分析、問題設定(2)決定木と決定木学習による問題解決手法の提案(3)提案手法の特性の議論、の三点である。後述するように、対話においては外界省略の割合が高いが、このような状況下で我々はすべての省略を同一の枠組みで補完することは現実的でないと考える。また対話においてどのような問題設定が適当かはこれまで十分に議論されていない。そこでまず、対話における現象を分析し本論文における問題設定を{}\ref{節:現象}節において行なう。次に、{}\ref{節:手法}節で提案手法の説明を行なう。本論文では、省略補完知識の決定木(decisiontree)による表現、及び省略情報の正解付きコーパスから言語現象と補完すべき省略の関係を帰納的に機械学習し、これによって日本語対話文の格省略を補完する手法を提案する。本研究は機械学習手法の提案が目的ではないので一般的に知られている機械学習手法を利用し、どのような情報をどのように使用し、いかに機械学習させるべきかを提案する。論文の後半では、提案手法の特性を議論する。{}\ref{節:実験}節においては、提案手法の有効性を議論するために行なった実験について述べる。\ref{節:議論}節では決定木を観察することによって使用属性などに対する議論を行なう。両節での議論によって、提案手法がどのような特徴を持ち、またどのような限界があるのかを明確にする。最後に本論文の結論を{}\ref{節:結論}節で述べる。近年多くのテキストやシソーラスが機械可読化されてきており、多くの場合これらの言語資源は入手が可能となっている。本研究では、他の話題への適用性を考慮して、形態素分割されて品詞と省略情報が付与されたコーパス、及びシソーラスのみを用いて行なう手法を試みる。提案手法は、特定のコーパス、品詞体系、シソーラスをいずれも仮定しないため、大量の知識を作成、保守する必要性がなく、手作業による補完規則やパラメータの調整を行なう必要もない。また本手法では、構文解析も仮定しないため、構文解析の手法や精度とは独立である。本論文は、日本語対話文を英語やドイツ語に翻訳する際に必要となる処理を想定しており、省略内容の人称と数を補完するという問題設定を行なっている。また、省略の検出処理は他の処理部によって格要素の省略が正しく検出されると仮定する。なお、本論文は以前報告した文献\cite{NLPRS97}及び文献{}\cite{Coling-ACL98}の内容を基本にして議論、検討を行ない、新たにまとめたものである。