label{hajimeni}本論文では,表現``$N_1のN_2$''が多様な意味構造を持つことを利用して,動詞を含む連体修飾節を表現``$N_1のN_2$''に言い換える手法を提案する.自然言語では,一つの事象を表すために多様な表現を用いることが可能であり,人間は,ある表現を,同じ意味を持つ別の表現に言い換えることが,しばしばある.言い換えは,自然言語を巧みに操るために不可欠な処理であり\cite{sato99},それを機械によって実現することは有用であると考えられる.例えば,文書要約において,意味を変えずに字数を削減するためや,文章の推敲を支援するシステムにおいて,同一の表現が繰り返し出現するのを避けるために必要な技術である.また,ある事象が様々な表現で表されているとき,それらの指示対象が同一であると判定するためにも必要である.{}\ref{kanren}節で述べるように,近年,言い換え処理の重要性はかなり認識されてきたと考えられるが,適切な問題の設定を行うことが比較的困難なため,言い換え処理の研究はそれほど進んでいない.佐藤\cite{sato99}は,「構文的予測の分析」から「構文的予測を分析する」への言い換えのように,動詞を含む名詞句を述語の形式に言い換える問題を設定している。また近藤ら\cite{kondo99}は,「桜が開花する」から「桜が咲く」への言い換えのように,サ変動詞を和語動詞に言い換える問題設定をしている.この他,「〜を発表しました.」から「〜を発表.」のような文末表現の言い換えや,「総理大臣」から「首相」のような省略形への言い換えなどを,言い換えテーブルを用意することによって実現している研究もある\cite{wakao97,yamasaki98}.これに対し我々は,名詞とそれに係る修飾語,すなわち連体修飾表現を異形式の連体修飾表現に言い換えるという問題設定を提案する.\ref{taishou}節に述べるように,我々は連体修飾表現を言語処理の観点から3分類し,これらの相互の変換処理を計算機上で実現することを研究の最終目標として設定し,このうち本論文において動詞型から名詞型へ変換する手法を議論する.連体修飾表現を対象にした本論文のような問題設定は従来見られないが,表現が短縮される場合は要約などに,また逆に言い換えの結果長い表現になる場合は機械翻訳などの処理に必要な処理であると考える.本問題においても,従来研究と同様言い換えテーブルを用意することで言い換え処理を実現する.しかし本論文では,その言い換えテーブルを如何にして作成するかについて具体的に述べる.連体修飾表現の言い換え可能な表現は非常に多く存在することが容易に想像でき,これらをすべて手作業で作成することは現時点においては困難である.このため,現実的な作業コストをかけることで言い換えテーブルを作成する手法を示す.本提案処理の一部にはヒューリスティックスが含まれているが,これらについても一部を提示するにとどめず,具体例をすべて開示する.本論文で言い換えの対象とする表現``$N_1のN_2$''は,2つの語$N_1$,$N_2$が連体助詞`の'によって結ばれた表現である.表現``$N_1のN_2$''は,多様な意味構造を持ち,さまざまな表現をそれに言い換えることが可能である.また,動詞を含む連体修飾節は,各文を短縮する要約手法\cite{mikami99,yamamoto95}において削除対象とされている.しかし,連体修飾節すべてを削除することにより,その名詞句の指す対象を読み手が同定できなくなる場合がある.このとき,それを``$N_1のN_2$''という表現に言い換えることができれば,名詞句の指示対象を限定し,かつ,字数を削減することが可能となる.表現``$N_1のN_2$''は多様な意味を持ちうるため,たとえ適切な言い換えがされたとしても,曖昧性が増す場合がある.しかしながら,言い換えが適切であれば,読み手は文脈や知識などを用いて理解が可能であると考えられる.以下,\ref{taishou}~節で,連体修飾表現を分類し,本論文で対象とする言い換えについて述べる.\ref{kousei}~節から\ref{NNpair}節で本手法について述べ,\ref{hyouka}~節では主観的に本手法を評価する.\ref{kousatsu}~節では,評価実験の際に明らかになった問題点などを考察する.また\ref{kanren}~節では,本論文の関連研究について論じる.