本研究では，論説文の文章構造についてモデル化し，それに基づいた文章解析について論じる．近年のインターネットや，電子媒体の発達などにより大量の電子化された文書が個人の周囲にあふれてきており，文書理解，自動要約等，これらを自動的に処理する手法の必要性が増している．文章の構造化はそれらの処理の前提となる過程であるが，人間がその作業を行なう場合を思えば容易に分かるように，元来非常に知的な処理である．しかし，大量の文書を高速に処理するためには，記述されている領域に依存した知識を前提とせず，なるべく深い意味解析に立ち入らない「表層的」な処理により行なうことが求められる．文末表現から文章構造を組み立てる手法，表層的な表現から構造化する手法，また，テキスト・セグメンテーションの手法もいくつか提案されているが，画一的な観点からの文章の構造化では，大域的構造，局所的構造，両者をともに良好に解析する手法は少ない．我々の手法では，トップダウン的解析とボトムアップ的解析の双方の利点を活かし，文章の木構造を根から葉の方向へ，葉から根の方向へと同時に生成していく．これらのアルゴリズムは，相互に再帰的な二つのモジュールにより構成されている．我々の目的は，Shankらに代表されるような「深い意味解析」が必要な談話理解過程を論じるものではない．むしろ，文章における結束関係\cite{Halliday:76}や連接関係の理解過程のモデル化を目標としている．この分野の研究については，たとえば\cite{Abe:94}にサーベイされている．なかでも，目的と手法が似ているものは，\cite{Dahlgren:88,Dahlgren:89}のCRA(coherencerelationassignment)アルゴリズムであろう．しかし，彼女らの手法は局所的構造と大域的構造を別々に作るようである．日本語の文章の連接関係の解析では，\cite{Fukumoto:91,Fukumoto:92}や，\cite{Kurohashi:94}などがあり，文末の表現や表層的な情報により文章の構造化を試みているが，局所的な解析には適した手法だが，大域的には十分な解析精度は得にくいと思われる．以下，第２章では前提となる文章構造のモデルを提案し，第３章ではトップダウン的解析アプローチについて，第４章ではボトムアップ的解析アプローチについて述べ，第５章で両者を融合した解析手法について説明する．最後に第６章で実験結果と本手法についての評価を述べる．