\label{はじめに}日本語には語順の入れ替わり，格要素の省略，表層格の非表示などの問題があり，単純な係り受け解析を行っただけでは文の解析として十分とはいえない．例えば，「ドイツ語も話す先生」という文の場合，係り受け構造を解析しただけでは，「ドイツ語」と「話す」，「先生」と「話す」の関係はわからない．このような問題を解決するためには，用言と格要素の関係，例えば，「話す」のガ格やヲ格にどのような単語がくるかを記述した格フレームが必要である．このような格フレームは文脈処理(照応処理，省略処理)においても必須の知識源となる．これまで，重要な用言の典型的な格フレームについては，人手で辞書をつくるということも試みられてきた．しかし，格と同じ振る舞いをする「によって」，「として」などの複合辞があること，「〜が〜に人気だ」のように名詞+判定詞にも格フレームが必要なこと，専門分野ごとに用言に特別な用法があることなどから，カバレージの大きな実用的な辞書をつくるということは大変なことであり，人手による方法には限界がある．そこで，格フレーム辞書をコーパスから自動学習する方法を考える必要がある．しかし，格フレームの学習には膨大なデータが必要となり，現存するタグ付きコーパスはこのような目的からは量的に不十分である．そこで，本論文では，格フレーム辞書をタグ情報が付与されていない大規模コーパス(生コーパス)から自動的に構築する手法を提案する．格フレーム辞書を生コーパスから学習するためには，まず，生コーパスを構文解析しなければならないが，ここで解析誤りが問題となる．しかし，この問題はある程度確信度が高い係り受けだけを学習に用いることでほぼ対処することができる．むしろ問題となるのは用言の用法の多様性である(これはタグ付きコーパスから学習する場合にも問題となる)．つまり，同じ表記の用言でも複数の意味，格要素のパターン(用法)をとり，とりうる格や体言が違うことがあるので，用言の用法ごとに格フレームを作成することが必要である．本論文では，これに対処するために，用言とその直前の格要素の組を単位として用例を収集し，それらのクラスタリングを行うという方法を考案した．用言とその直前の格要素の組を単位とするというのは，「なる」や「積む」ではなく，「友達になる」「病気になる」，「荷物を積む」「経験を積む」を単位として収集するということである．用言とその直前の格要素の組を単位として考えると，用言の用法はほとんど一意に決定される．この組み合わせは膨大になるので充分な量のコーパスが必要であるが，本研究では生コーパスから収集するので問題にならない．クラスタリングは，用法に違いはないが，用言の直前の単語が異なるために別の格フレームになってしまう用例をマージする処理である．