従来，日本語記述文の解析技術は大きく進展し，高い解析精度~\cite{miyazaki:84:a,miyazaki:86:a}が得られるようになったが，音声会話文では，助詞の省略や倒置などの表現が用いられること，冗長語や言い直しの表現が含まれることなどにより，これを正しく解析することは難しい．省略や語順の変更に強い方法としては，従来，キーワードスポッテイングによって文の意味を抽出する方法\cite{kawahara:95:a,den:96:a,yamamoto:92:a}が考えられ，日常会話に近い「自由発話」への適用も試みられている．冗長語に対しては，冗長語の出現位置の前後にポーズが現れることが多いこと，また冗長語の種類がある程度限定できることから，頻出する冗長語を狙い撃ちして抽出する方法や上記のキーワードスポッテイングの方法によってスキップする方法などの研究が行なわれている\cite{nakagawa:95:a,murakami:91:a,murakami:95:a}．言い直し表現の抽出では，冗長語の場合のように予め言い直しのタイプを限定することが難しいが，音響的な特徴に基づく解析や言語的な特徴に基づく解析が試みられている．このうち，音響的特徴による方法としては，ＤＰマッチングによるワードスポッテイングを用いた方法が提案されているが，繰り返し型の言い直しを対象にした実験では，40\%程度の抽出精度しか得られておらず~\cite{nakagawa:95:a}，また音素モデルにガーベージモデルを使用した方法では，180文中に言い直し表現が21件存在する場合の実験結果は，67\%の抽出精度に留まっている\cite{inoue:94:a}．これらの研究結果に見られるように，音響的な情報に基づいて抽出するだけでは限界があるために，言語の文法や意味的な情報を用いることが期待される．従来，言語的な特徴による方法としては，英語では，発話を記録したテキストを対象に，音響的な特性を利用して言い直し表現を抽出する方法が提案され，90\%の抽出精度が得られており~\cite{shriberg:92:a,nakatani:94:a}，日本語では，漢字かな混じり表記の文を対象に，文法的な解析によって言い直し表現を抽出する方法が提案され，108個所の言い直し抽出実験では70\%の精度が得られている~\cite{sagawa:94:a}．さらに，対話文中に含まれる言い直し表現の言語的な構造を詳細に調べる方法\cite{nakano:97:a,den:97:a}が考えられている．しかし，このような漢字かな混じり文を対象とした方法は，言い直しの検出に単語品詞情報や構文解析情報などを利用しているために，音声認識されたかな文字列（言い直し表現を含めた対話文）に対してそのまま適用することが困難である．これに対して，音素モデルの単語trigramなどを利用して言い直し部分をスキップさせる方法や未知語抽出の単語モデルを用いて未知語を言い直しとして抽出する方法がある~\cite{wilpon:90:a,asadi:91:a,murakami:95:a}．この方法は単語数が制限されることが問題である．本論文では，音響処理によって得られたべた書き音節文を対象に，言語的な情報の一部である音節の連鎖情報に着目して，言い直し音節列を抽出する方法を提案する．この方法は，単語数が限定されない利点をもつ．具体的には，次の２段階の処理によって言い直しの抽出を行なう．まず，最初の第1段階では，言い直しの音節列が文節境界に挿入されることが多いことに着目して，言い直しを含んだべた書き音節文の文節境界を推定する．音節文字列の文節境界の推定では，すでにマルコフ連鎖を用いた方法が提案されているが，言い直しを含む音節列では，言い直し音節列の近傍で音節連鎖の結合力が弱くなる傾向があるため，この方法では，正しく文節境界位置を求めることが難しくなると予想される．そこで，この問題を解決するために，すでに提案された方法~\cite{araki:97:a}を，前方向・後方向の双方向から音節連鎖の結合力が評価できるように改良する．次に第2段階では，第1段階で得られた文節境界を用いて文節を抽出し，抽出した文節を相互に比較して言い直し音節列を抽出する．マッチングの方法としては，(i)1つの文節境界を起点に，繰り返し部分を含む文字列を抽出する方法，(ii)連続した2つの文節境界のそれぞれを起点とする文字列を比較する方法，(iii)連続した3つのすべての文節境界を用いて，抽出された２文節を比較する方法の３種類を提案する．また，これらの方法を「旅行に関する対話文(ATR)」~\cite{ehara:90:a}のコーパスに適用し，個別実験結果から得られる言い直し表現の抽出精度を計算によって推定すると共に，その結果を総合的な実験結果と比較して，提案した方法の効果を確認する．