文の意味を効率よく適切に理解するためには語義の曖昧性を文脈によって早期に絞り込むことが必要である．通常のボトムアップな手法による意味・構文解析方法では解の探索空間の広がりにより処理の爆発の問題が生じる．また局所的制約のみでは解を絞り切れず，誤った解を出力する問題もある．例としてしばしば引用される次の文\cite{Waltz85}について考えてみる．\begin{eqnarray}`John~shot~some~bucks.'\nonumber\end{eqnarray}shotとbucksの品詞および意味の曖昧性が各々数十通りあるため，数百通りの意味の組合せがあるとされている．しかし，Hunting(狩猟)やGamble(ギャンブル)などの文脈が与えられるとそれぞれ即座に意味が求まり，前者では「ジョンは牡鹿を銃で撃った．」という解釈がなされ，また後者では「ジョンは何ドルか賭けてすってしまった．」という解釈がなされる．文脈情報がないと効率的に解が得られないばかりか，正しい意味に収束さえしない可能性が大きい．近年この文脈依存性に関する二つの問題を解決するため，談話中の前後の脈絡としての一貫性，すなわち文脈を形成する知識の重要性が着目されつつある．それは文の表層から得られる文法的知識などの言語内知識，および一般常識や世界知識などの言語外知識に分けることができる．また意味が談話内の状況により制約を受けるか，発話された環境により制約を受けるかによって文脈情報を分けることもできる．たとえば，「昨日東京で雨が降った．」という発話がなされたとする．前者の「談話内の状況」は言及されている状況すなわち「昨日東京で」を指している．しかし，この発話が正直者によってなされたか，実際にはいつどこでなされたのか，緊急事態の発生の説明なのかなど，発話された時点の外界の状況が問題になる場合もある．このような「発話された環境による制約」は談話内の状況に加わり作用するもので重要ではあるものの，今後研究される部分としここでは扱わないという立場をとる．本研究ではテキストに絞り，特に物語を解釈する場合に限り，外界の状況によらない談話内の言語外知識による文脈情報の，曖昧性解消の処理効率への効果について絞り議論を行なう．言語外の知識に基づく文脈情報に依存したテキスト解釈の手法はいくつか提案されている．それらは知識の表現とそれにともなう処理方法の違いによって，文脈を記号的な知識として明示的に与える方法と，ネットワーク上の活性伝搬に基づくパターン的相互作用により文脈を非明示的に表現し曖昧性解消を効率的に実現する方法とに大きく分けることができる．前者の代表例としては，物語の一般的構成を文法規則として表す物語文法\cite{Rumelhart75}や，Schankらの文脈理解の研究\cite{Schank77,Schank81,Schank82}などがあげられる．特にSchankらは動詞を中心とした概念依存構造によって意味を表現し，文脈として場面に関する知識を予め持つスクリプトや，意図・目的と行動に関する知識としてのゴールとプラン，そして知識構造を抽象化し階層化して効率良く持つMOPsなどの重要性を論じている．また後者に関しては文ごとにネットワークを組み活性伝搬させる方法\cite{Waltz85,Tamura87}，曖昧性を要素の意味内容や要素間の関係に内在させ表現上の組合せ爆発を抑える方法\cite{Hirst88,Okumura89,Kojima91}，連想記憶による解の絞り込みと記号処理に基づく矛盾検出による曖昧性解消の効率化\cite{Tsunoda93}などが手法としてあげられる．これらの研究の問題点は，実際に知識を何から獲得し与えるかが不明確であること，実際のテキストにおける評価や問題点に対する考察がなされていないこと，そして他の手法との組合せに対する問題点，限界点が未整理であることである．これに対し，コーパスを利用し，多義性のある単語の周辺語の統計情報からシソーラス上のカテゴリのBayes確率を求め，意味を決定する方法\cite{Yarowsky92}がある．この研究では百科事典の中から知識を獲得し，百科事典の文中の単語に対する評価を行なっているが，一般のさまざまな種類のテキストに対してどの程度有用であるかは調査の余地がある．またトピックの入れ子の問題などの言語の複雑な事象に対応するためには，言語現象に応じて知識を分類し，適切な知識源を明らかにすることと，このような統計的手法を同時に研究することは意味があると思われる．したがって現在必要なことは，処理する知識の性質を想定した細分化，およびそれぞれの知識を用いた際の実際の文に対する効果の調査である．本論文では談話内の言語外知識をさらに連想処理の観点から分類し，その一部として場面知識を視覚辞書から構成し利用した場合の多義性解消の効率化に対する効果の評価および検討を行なう．視覚辞書は物の名前を，出てくる場面や対象物の形から引くことを目的に出版されている辞書である．日常生活に出てくる場面を網羅的に絵に描き，その中に登場する物の名前を対応づけて欄外に列挙してある．視覚辞書は数冊出版されているが，ここではOXFORD-DUDENのPictorialEnglishDictionaryを用いる．多義性解消機構の実装に際しては構文解析と意味解析は通常の記号処理手法を用いることを想定する．その中の意味辞書から語義を取り出す順番を決める方法の一つを提案する．場面を一つに固定した場合にそのような情報を使わない場合に比べ，正しい解にたどり着くまでの語義の検索回数(試行回数と定義する)がどの程度減少するかを物語文にて評価する．すなわち，各単語に意味が複数あったり，とりうる構文木が複数ある場合には，そのすべての組合せの数だけの解が候補となりうる．これらの組合せから解が一つずつ生成され，すべての制約条件を満たすかどうかが検証される．このため構文的曖昧性も考慮する必要があるが，他の方法あるいは本手法と他の方法を組み合わせることによって解決するものとして考え，ここでは陽には扱わないこととする．ここでは語の意味の選択の部分のみに着目し，一つの単語の複数の意味の中で，人間が正解と判断する解を出力するまでに検索された語義の数をここでの試行回数と定義する．実際の機械翻訳などのシステムでは，他に解を制約する知識によってシステム内部で検証を行なう場合に，前処理として尤もらしい語義を優先づけして出力するモジュールを目的としている．通常のパーザでは文脈情報が何もない場合には，各単語の意味はランダムに，あるいは静的に割り当てられている順番で辞書からとり出され検証される．これに対し，場面情報があれば，この取り出しの仕方を変え，場面の中でありそうな意味を先に取り出し，全体の処理の効率化をはかることができる．多義性解消などで文脈，特に場面情報の効果および問題点について調べた例は見当たらないようである．ここでは背景としての役割の部分に絞った場面の知識の構成方法を提案し，実験と考察を行なう．上のような語義検索の試行回数を減少させるということに対し，場面情報がどの位有効であるかを，物語文「赤毛のアン」の英語原作の中の台所の場面の中から抽出した単語に対して評価を行なう．以下，{\bf2.}では視覚辞書とシソーラスによる場面情報の構築方法について，{\bf3.}では場面情報を利用した多義語の優先順位づけの方法について，また{\bf4.}では例題にて試行回数の計算方法を示した後に実文中の単語にて有効性の評価を行なう．{\bf5.}では成功例，失敗例の原因についての考察を行なう．