企業内には，計算機で処理できる形での文書が大量に蓄えられている．情報検索，テキストマイニング，情報抽出などのテキスト処理を計算機で行う場合，文書内には，同じ意味の語句（同義語）が多く含まれているので，その処理が必要となる．例えば，日本語の航空分野では，「鳥衝突」を含む文書を検索したい場合，「鳥衝突」とその同義語である「BirdStrike」が同定できなければ，検索語として「鳥衝突」を指定しただけでは，「BirdStrike」を含み「鳥衝突」を含まない文書は検索できない．したがって，同義語の同定を行わないと，処理能力が低下してしまう．特定分野における文書には，専門の表現が多く用いられており，その表現は一般的な文書での表現とは異なっている場合が多い．その中には，分野独特の同義語が多量に含まれている．これらの多くは汎用の辞書に登録されていないので，汎用の辞書を使用することによる同義語の処理は難しい．したがって，その分野の同義語辞書を作成する必要がある．本論文では，このような特定分野における同義語辞書作成支援ツールについて述べる．本論文では，特定分野のひとつとして航空分野を対象とするが，航空分野のマニュアル，補足情報，業務報告書等に使用される名詞に限っても，漢字・ひらがなだけでなく，カタカナ，アルファベットおよびそれらの略語が使用されている．例えば，飛行機のマニュアルの場合，「Flap」を日本語の「高揚力装置」と表現しないで「Flap」と表現し，用語の使用がマニュアルよりも自由なマニュアル以外の文書では，「Flap」や「フラップ」と表現している．また，略語も頻繁に使用され，「滑走路」を「RWY」，「R/W」と表現している．そして，これらの表現が混在している．その理由は，海外から輸入された語句は，漢字で表現するとイメージがつかみ難いものがあるためであり，そのような語句は，英語表現や英語のカタカナ表現が使用される．「Aileron」を「補助翼」というよりは，「Aileron」や「エルロン」と通常表現している．マニュアルの場合は，ある程度，使用語が統一されているが，マニュアル以外のテキストは，語句の使用がより自由で，同義語の種類・数も多くなっている．そして，分野の異なる人間や計算機にとって理解し難いものとなっている．このようなテキストを計算機で処理する場合には，同義語辞書が必要であるが，これらの語句は，前述したように汎用の辞書に載っていない場合が多い．さらに，語句の使用は統制されているものではなく，また，常に新しい語が使用されるので，一度，分野の辞書を作成しても，それを定期的にメンテナンスする必要がある．これを人手だけで行うのは大変な作業である．我々は，同義語の類似度をその周辺に出現する語句の文脈情報により計算することにより同義語辞書を半自動的に作成するツールを開発している~\cite{terada06,terada07}.本論文では，上記の支援ツールを基礎にした計算機支援による同義語辞書作成ツールを提案する．その動作・仕組みは以下の通りである．計算機は，与えられたクエリに対して，意味的に同じ語句（同義語）の候補を提示する．辞書作成者は，クエリをシステムに与えることにより，同義語の候補語をシステムから提示され，その中から同義語を選択して，辞書登録をすることができる．システムは，これまで蓄えられた大量のテキスト情報を参照し，与えられたクエリの文脈と類似する文脈を持つ語句を同義語候補語とする．文脈は，クエリ・同義語の候補語の周辺に出現する語句を使用している．既知の同義語が存在する場合には，これらの同義語を使用して文脈語を同定することにより，システムの精度向上を行った．提案手法は，語句を認識できればよいので，分野・言語を問わないものである．実験は，日本語の航空分野のレポートを使用した．このコーパスには，上述したように多数の同義語が存在し，その多くは汎用の辞書に載っていないものである．評価は，回答の中で正解が上位にある程，評価値が高くなる平均精度を用いて行い，他の手法と比較して満足できる結果が得られた．論文構成は，第2節では関連研究について述べる．第3節では類似度と平均精度について述べるが，その中で文脈情報，類似度，平均精度の定義について説明する．第4節では提案方式の詳細と実験について述べる．コーパス，評価用辞書，特徴ベクトルの定義について説明し，文脈語の種類・頻度，window幅による精度比較について述べる．第5節では，第4節の結果をもとにして，詳細な議論を行う．クエリ・同義語候補語の種類による精度の比較，大域的文脈情報との比較，文脈語の正規化，特異値分解，関連語について述べる．第6節では複合名詞の処理を述べる．複合名詞については，専門用語自動抽出システム~\cite{termextract}が抽出した複合名詞を使用することにより単名詞と同様の処理を行った．第7節では同義語辞書の作成について考察する．第8節では結論と今後の研究課題について述べる．