音声認識技術の進歩により，最近は文章入力を音声で行うことも可能になって来ている．文章を音声で入力する場合には，音声を文字化すると失われてしまう韻律のような情報も言語処理に利用できる可能性がある．韻律には，多様な情報が含まれているが，その中で構文情報に着目した研究がこれまでにいくつか行われている．\cite{UYE}は読み上げ文のポーズやイントネーションを観察し，それらが文の構文構造と関連を持つことを明らかにした．この結果は，もし韻律情報が得られるならば，それを構文解析のための知識源の一つとして利用できる可能性を示唆している．\cite{KOM}は韻律情報を用いて隣接句間の結合度を定義し，結合度の弱い句境界から順に分割して行くことにより，構文木に似た構造が得られることを示した．また，\cite{SEK}は隣接句間の修飾関係の有無の判定に韻律情報が有効であることを報告している．これらの研究は，韻律と構文構造の関係を取り扱ってはいるが，実際に韻律情報を通常の意味の構文解析に利用したものではない．これに対して，\cite{EGU}は5種類の韻律的特徴量を取り上げ，それらと係り受け距離の統計的な関係を，総ペナルティ最小化法\cite{OZE-1}を用いて係り受け解析を行う際のペナルティ関数に組み込むことにより，韻律情報を用いない場合に比べて解析精度が向上することを見い出した．そして，そこで取り上げられた韻律的特徴量の中では文節間のポーズ長が最も有効であることを報告している．その後，同じ枠組みの中で韻律的特徴量の種類を増やし，また対象話者数を拡大して，特徴量の有効な組合せを求める研究や，特徴量の話者独立性に関する検討が行われている\cite{KOU-1,OZE-2,OZE-3,OZE-4}．総ペナルティ最小化法を用いたこれら一連の研究においては，韻律的特徴量が正規分布することが仮定されている．しかし，実際の分布は正規分布とはかなり異なっている．したがって，特徴量の分布を近似するための分布関数を改良することにより，韻律情報をより有効に利用できる可能性がある．また，これまでに取り上げられていない韻律的特徴量の中に有効性の高いものがある可能性もある．そこで本研究では，まず韻律的特徴量，特に最も有効とされるポーズ長に対する分布関数の改良を試みた．また，韻律的特徴量を従来の12種類\cite{OZE-4}から24種類に増やし，日本語読み上げ文の係り受け解析におけるそれらの有効性を実験的に検討した\cite{HIR}．