本論文では,コーパスから事象間の関係を抽出する問題において,事象間の一対多関係を推定する問題を取り上げた.コーパスから事象間の関係を推定する場合,それらの事象は共起出現することに基づく推定を行うことが多い.しかし,そこで用いられている手法は暗黙のうちに,推定する関係が一対一関係であると想定しているものがほとんどである.しかし抽出すべき事象間の関係は一対一関係であるとは限らず,あらかじめ関係が一対多関係であることがわかっている場合もある.このような場合,これまでの一対一関係を前提とした手法が有効であるかどうかは明らかではない.一方,データベースにおいて連想規則を抽出する問題において,その規則が表す事象間の関係が一対多関係であることを考慮した手法が用いられている\cite{Agrawal96}.しかし,この手法がコーパスから事象間の関係を推定する問題に効果的であるかどうかは明らかではない.ここで,事象間の関係が一対多関係である場合,それらの事象が持つ出現パターン間の関係は一致ではなく,包含関係であることが観測される.そこで,本論文では,出現パターンの包含関係に強いとされる類似尺度を探し,この条件にあてはまる類似尺度として,文字認識の分野で提案されている補完類似度\cite{Hagita95}に着目した.そして,この類似尺度をコーパスから事象間の一対多関係を抽出する問題に適用し,その有効性を評価する.さらに,評価実験を通して,これまでにコーパスから事象間の関係を推定することに用いられている類似度やデータベースにおいて連想規則を発見することに用いられる尺度と,補完類似度との間で性能の比較を行う.これまでに用いられている類似尺度として,平均相互情報量,自己相互情報量,$\phi$相関係数,コサイン関数,ダイス相関係数を選んだ.これらは関係の抽出に用いられる代表的な類似尺度である.また,一対多関係を推定する問題において,非対称性を持つ尺度と対称性を持つ尺度との性能差を測るために,平均相互情報量を改良し,非対称性を持たせた非対称平均相互情報量を定義し,比較対象とする尺度に加えた.実験対象となる事象としては地名(都道府県市郡名)を選んだ.地名は実世界において一対多関係を持つ事象である.実験は,人工的に生成したデータ集合と実データに対して行った.人工的に生成したデータ集合は実在する地名の一対多関係から擬似的に関係を取り出し,それをデータとして生成したデータ集合である.このデータ集合において,現存する一対多関係を再現する能力を測定した.実データを用いた実験では,実際の新聞記事における地名の出現パターンから現存する一対多関係を推定する能力を測定した.これらの実験の結果において,補完類似度はこれまでのコーパスからの関係抽出に用いられてきた類似尺度よりも優れ,連想規則の抽出に用いられる類似尺度よりもよい特性を示した.この論文は以下のような構成になっている.まず2節に,一対多関係を推定する問題を定義するために必要な要素を定義する.次に3節では,評価対象とする類似尺度の概要と,補完類似度,これと比較対象となる尺度,平均相互情報量,自己相互情報量,非対称平均相互情報量,$\phi$相関係数,コサイン関数,ダイス相関係数,信頼度を示す.4節では,実験の概要と,モデルに従って生成された人工的なデータにおける実験,実データを用いた実験を示す.5節で考察し,6節で関連研究を示す.最後に7節でまとめる.