省略補完や代用表現の解釈といった対話理解のための対話構造のモデル化と解析は，音声対話を対象にした機械翻訳の分野で特に重要とされている．これに対し，チャット対話を対象とした対話構造のモデル化と解析は，情報抽出やコミュニケーション支援といったチャット対話を言語資源として利用する研究分野においても重要とされている\cite{Khan:02,Kurabayashi:02,Ogura:03}．このような分野では，「現在話されている話題は何か」「誰がどの話題について情報をもっているか」といった情報を獲得することが必要であり，各発言の相互の関係を示す対話構造を同定する必要がある．チャット対話では，表\ref{tbl:chat}のようにメッセージを送受信することで対話が進む．対話は文字データとして記録されるため，そのまま言語資源として利用できる．しかし，チャット対話はその独特の特徴のため，音声対話を対象とした既存の対話構造モデルをそのまま適用することは難しい．まず，表\ref{tbl:chat}の25と27の発言のように，質問と応答のような意味的につながりを持つ発言が隣接しない場合がある．また，質問や応答を構成する発言自体も31と32，33の発言のように区切って送信({\bf区切り送信})される場合がある\cite{Werry:96}．このように，チャット対話の基本単位は音声対話のそれとは異なる．本論文の目的は，チャット対話の発言間の二項関係である継続関係と応答関係を同定する処理を自動化して対話構造を解析する手法を提案し，その実現可能性について論じることである．2節で詳述するように同一話者による発言のまとまりを{\bfムーブ}と呼ぶ．このとき，チャット対話の対話構造を解析する作業は，次の２つの処理に分解できる．\begin{description}\item{\boldmath$継続関係の同定：$}\.同\.一\.話\.者の発言間の継続関係を同定することによってそれらをムーブにまとめる処理．\item{\boldmath$応答関係の同定：$}質問と応答のような\.異\.な\.る\.話\.者のムーブ間の応答関係を同定し，チャット対話全体の対話構造を抽出する処理．\end{description}具体的には，表\ref{tbl:chat}の発言31から33までからなるムーブを構成する発言間の二項関係(例えば，発言31と32及び発言32と33)を継続関係，質問と応答のような異なる話者のムーブ間の二項関係(例えば，発言31から33までからなるムーブと発言34からなるムーブ)を応答関係と定義し，これらの関係に基づいて，発言をまとめあげることで対話構造を解析する．本研究では，この問題をある発言とそれに先行する発言との間に継続関係があるか否か，または応答関係があるか否かの2値分類問題に分解し，コーパスベースの教師あり機械学習を試みた．解析対象はオフラインのチャット対話ログである．