英語前置詞句(PrepositionalPhrase,PP)の係り先の曖昧性は文の構造的曖昧性の典型例をなすものである.その解消は自然言語処理における難題の一つとしてよく知られている.この問題の解決法には,大略,構文構造に基づく手法,知識に基づく手法,コーパスに基づく手法,シソーラスに基づく手法がある.構文構造に基づく手法は,文の構成素の結び付き関係を構文情報によって決めようとするものである.この手法の代表例に,RightAssociation(Kimball1973)とMinimalAttachment(Frazier1978)がある.RightAssociationでは,文の構成素は右側に隣接する句と結び付く傾向があると考え,MinimalAttachmentでは,構成素はより大きな構造に係る傾向があると見る.こうして,前置詞句はRightAssociationでは名詞句(NP)に,MinimalAttachmentでは動詞句(VP)に係る傾向を示す.構文構造に基づく手法には係り先を決めるのが簡単で,意味分析や特定の知識に依存しないという利点がある.しかし,係り先決定の正解率は低く実用性も低い(Whittemore,FerraraandBrunner1990).知識に基づく手法は,世界知識や対話モデルを用いて曖昧性の解消を試みるものである(DahlgrenandMcDowell1986;JensenandBinot1987など).この手法では,ドメインを限定し,その範囲での知識の利用が有効にできれば高い正解率が得られる.しかし,現在の知識表現技術では知識の獲得が難しく,コスト面の問題もある.コーパスに基づく手法は,コーバスから諸種の情報を抽出した上で係り先の確率を計算し曖昧性を解消するものである.近年,大規模のタグつきコーバスの開発が進み,コーパスに基づく言語研究が活発になっている.Hindleら(1993)の提案した語彙選好(lexicalpreference)モデルは,コーパスから自動的に抽出した動詞,目的語となる名詞,それと前置詞の出現頻度によりLA(lexicalassociation)scoreを計算し,その値によって前置詞句が動詞か名詞のどちらに係るかを判断している.コーパスに基づく手法は曖昧性の解消の有望な方法であることが認められている.しかし,この手法は希薄なデータ(sparsedata)の問題を抱えている.また,現状ではコーパスの資源や計算量の膨大さの問題もある.シソーラスに基づく手法は,シソーラスや機械可読辞書の情報を利用し,あるいはシソーラスと例文を利用することによって,前置詞句の曖昧性の解消を行うものである(JensonandBinot1987;Nagao1992;隅田ら1994など).この手法では特定のドメインで高い正解率を達成している.しかし,ドメインを限定しない場合,単語の多義性によって係り先の決定率が著しく低下する傾向がある.また,シソーラスや辞書にはカバーする情報が分野によって不均一であることや意味の粒度の問題もある.本稿では概念情報に基づく曖昧性の解消手法(ConceptualInformationBasedDisambiguation,CIBD)を提案する.ここでは,まず言語知識と曖昧性解消に使っている世界知識から,いくつかの一般的な係り先決定ルール(選好ルールとよぶ)を抽出する.選好ルールは係り先決定に際し,概念情報をはじめ,語彙情報,構文情報と共起情報を利用している.もし,選好ルールによって一意的に係り先が決まらない場合は,コーパスから得られるデータにより係り先の確率計算をし,その結果により係り先を選択する.以下,最初に機械可読辞書から抽出する概念情報を使っての曖昧性解消について述べる.その後で,選好的曖昧性解消モデル(PreferentialDisambiguationModel)を提案し,選好ルールを述べる.最後に,この手法によって行った曖昧性解消の実験結果を示し,本手法の有効性を論ずる.