コンピュータで利用する電子化文書データの増大に伴って，文書の自動分類に関する研究開発が非常に活発であり，文書全体の情報を利用して，類似度を計算するベクトルモデル\cite{長尾他1996,野村1999,徳永他1994}や確率モデル\cite{Fuhr1989}の技術が確立されてきた．しかしながら，実際の文書は，複数の話題や分野を混合して含み，検索したい内容は文書の一部分（断片）に存在する場合がほとんどであるので，文書全体を検索対象とするのではなく，検索要求に合致した文書断片のみを抽出するパッセージ検索技術が着目されている\cite{Callan1994,Kaszkiel1997,Melucci1998,望月他1999,Salton1993}．特に，人間は文書全体を読むことなしに，代表的な単語を見るだけで，＜政治＞や＜スポーツ＞などの分野を認知できることから，文書断片内の数少ない単語情報から分野を的確に決定するための分野連想語セットの構築は重要な研究課題である．文書全体の情報を利用するモデルでは，誤った重要語の多少の過剰抽出は補正されるが，本論文では，文書断片を対象とするので，誤った連想語を過剰抽出する割合を限りなく零にできる抽出法の実現を目標とする．連想語の水準に関連する研究として，統計情報を利用して単語の重要度（重み）を決定する方法\cite{Salton1988,Salton1983,Salton1973,徳永他1994}，単語の重み付けを学習する方法\cite{福本他1999}があり，また単語の概念や意味情報を利用する方法\cite{亀田他1987,Walker1987}，意味的に関係のある名詞をリンク付けする手法\cite{福本他1996}などが提案されている．しかしながら，これら手法では，本論文の目標である高い適合率（過剰抽出が少ないことを意味する）には十分な関心が払われていない．また，シソーラスなどの分類体系を利用する手法は，単語の統計情報のみに依存する手法に比べて精度向上が期待できるが，分類体系と単語間の対応関係を事前に構築しておいて，文書の特徴を学習する方法\cite{河合1992,山本他1995}では，データスパースネス\cite{福本他1996}の問題があり，十分な精度向上は得られていない．また，分類体系の特徴を規則として学習する手法\cite{Blosseville1992}では，高い精度を実現しているが，実験のデータ規模が小さく，解析も複雑であるので，現段階では実用性に難がある．更に，分類体系から分野決定するためのルールを機械学習する方法\cite{Apte1994}では，文書分類精度がBreakevenpoint(再現率と適合率が一致する値)で最高約0.80まで向上しているが，本研究が目標とする精度には達していない．また，複合語の連想語の決定に関連する研究として，複合語のキーワード抽出手法\cite{伊藤他1993,小川他1993,林他1997,原他1997}があるが，人手で修正した短単位語キーワードを利用して複合語キーワードを決定する手法は議論されていない．本論文では，固定された分野体系と学習データを利用し，誤った連想語の割合が数パーセント以下となる抽出法を提案する．本手法では，単語数が有限である短単位語の連想語を人手で修正し，この短単位語の連想情報を利用して，無限に造語される複合語の連想語を自動決定する．以下，2~章では分野連想語の水準と安定性ランクを説明し，3~章では学習データから連想語候補を自動決定する方法と短単位語の人手による修正法を述べる．4~章では複合語の連想語の決定法を提案し，5~章では180分野に分類された約15,000ファイルの実験結果により，提案手法の有効性を実証する．6~章では本論文をまとめ，今後の課題を述べる．\vspace{-2mm}