自然言語処理研究は1文を処理対象として数多くの研究が行われてきたが，2文以上を処理対象とする談話処理の研究は依然として多いとは言えない．これは問題が大幅に難しくなることが一因であろう．例えば，構文解析の係り先同定などに見られるように解が文の中にある場合の選択肢は比較的少数であるが，照応・省略解析などのような問題となると解候補や考慮すべき情報が多大となるため正解を得るのは容易ではない．この結果，多くの報告が示すように概ねどのような談話処理の問題であっても十分な精度が得られることは比較的少ない．しかし，これによって談話処理の重要性は何ら変化することはなく，我々は継続的に取り組んでいかなければならない．本論文では，談話処理のうち文間の接続関係を同定する問題に取り組んだ．文間の接続関係同定は，文生成に関係する様々な応用処理，例えば対話処理，複数文書要約，質問応答などにおいて重要となる．例えば，人間の質問に対話的に答えるシステムを考えた場合，対話をスムーズに行うために，システムは伝えるべき情報を自然な発話になるように繋げなければならない．その際に，文間に適切な接続詞を補う必要が出てくる．また，文書要約では文章中から重要な文を選んで列挙する重要文抽出手法が依然として多く行われているが，飛び飛びになっている文が選ばれた際に接続詞を適切に修正（削除，追加，変更）する必要が出てくる．本研究では以下のように問題設定した．まず，入力は接続詞を持つ文とその前文の連続2文として，この接続詞を与えない場合にどの程度同定できるかというタスクとして問題設定した．タスクの入力を連続2文とすることの妥当性については3節で議論する．次に，同定するのは実在した接続詞そのものではなく，接続関係とした．最終的な文生成を考えると接続詞を選ぶことが最終的な目的となるが，例えば「しかし」と「けれども」のどちらかにするかを使い分けることが本研究の目的ではない．また，多くの場合は接続関係が同じであればその接続関係にある接続詞のどれを選んでも構わないと推察されることからこのようなタスク設定とした．我々の設定した接続関係については2節で議論する．ここで関連研究を概観する．日本語接続詞を利用した要約や文書分類の研究，あるいは接続詞そのものの分析の研究は多数あるが本論文の対象ではないので省略する．接続詞決定に関して，例えば高橋らが考察を行っているが(高橋他1987)，この入力は「文章の意味構造」であり，すなわち接続関係が与えられて接続詞を決める問題であるため本研究とは比較できない．一方，飯田らは気象情報文を生成する過程で「接続詞」\footnote{(飯田，相川2005)では「接続詞」を自動決定するとあるが，「…し，」と「…が，」しか出現しないことから「接続詞」とは接続助詞を指すものと推察される．}を自動同定する処理を行っている(飯田・相川2005)が，順接と逆接のどちらになるかを選択するタスクであり，これ以外の関係を全く想定していない．また，入力は時間，天気，気温，風力などの気象データであり，全く異なるタスクと考えてよい．以上のように，日本語で言語表現を入力として接続詞，もしくは接続関係を同定する研究は我々の知る限り存在しない．Marcuは大規模なテキストデータによる学習からNa\"{\i}veBayes分類器を用いてセグメント間の接続関係を同定する手法を提案している(Marcuetal.2002)．Marcuは接続関係をCONTRAST（逆接），CAUSE-EXPLANATION-EVIDENCE（因果，並列），CONDITION（条件），ELABORATION（累加）の4種類に限定し，さらに同じテキストから取り出した関係を持たない2つのセグメントと異なるテキストから取り出した関係を持たないセグメントを加えた6種類の接続関係を用いてそのうちの2つの関係間での2値分類を行っている．そこでは2つのセグメントからそれぞれ取り出した単語対を素性とし，大量のコーパスから取り出した単語対の情報がシステムに良い影響を与えていることを示している．さらに，コーパスの量が同じなら単語対に用いる品詞を限定した方が精度が良くなることも述べている．一方，Hutchinsonは機械学習により極性(polarity)，真実性(veridicality)，接続関係の種類(type)の3つの側面から接続関係を分類し，接続関係の分類構造の分析を行っている(Hutchinson2004b)．SporlederはMarcuの研究を受けて，単語の表層形だけでなく，対象とする文のドキュメント内での出現位置や文の長さ，単語のbigram，品詞，テンス・アスペクトなどを素性として用いて，機械学習器BoosTexterによる同定を行っている(Sporlederetal.2005)．ここで，SporlederはMarcuとは異なる5種類の接続関係を対象としている．本論文では大量のWeb文書を用いて，与えられた2文に最も近い用例を探すことで2文間の接続関係を推定する手法を提案する．すなわち，大量のWebテキストを用例として利用することで，接続関係を推定するための規則を作ることなく接続関係を同定する．これは，用例利用型(example-based)の手法と呼ばれ，主に機械翻訳の分野で手法の有効性が確認されている．本研究では，これを談話処理の問題に適用し，手法の有効性を検証する．