複合名詞は名詞を結合することによって数限りなく生成できるので，全てを辞書に登録することは不可能である．したがって，辞書に登録されている名詞の組み合わせとして複合名詞を解析する手法が必要である．そのためには，複合名詞をそれを構成している名詞に分割し(複合名詞の形態素解析)，名詞間の係り受け構造を同定しなくてはならない．例として，「歩行者通路」という複合名詞をとりあげる．「歩行者通路」の分割可能性として少なくとも「歩行/者/通路」，「歩/行者/通路」の2通りが考えられる．さらに，前者の分割の結果に対して[[歩行,者],通路]と[歩行,[者,通路]]の2通りの係り受け構造が，後者については[[歩,行者],通路]と[歩,[行者,通路]]の2通りの係り受け構造が考えられる．このなかから正しい係り受け構造[[歩行,者],通路]を選択しなくてはならない．日本語のように語と語の間に区切り記号のない言語では，まず，複合名詞の分割が困難である．また，複合名詞は名詞の並びによって構成されているので，品詞などの統語的な手係りが少なく，係り受け構造の解析も困難である．したがって何らかの意味的な情報を用いることが必要である．そのために方法として，名詞をいくつかの意味的なクラスに分け，それらのクラスの間の係り受け関係に関する情報を用いて複合名詞の構造を解析することが考えられる．たとえば，宮崎らは，語が表す概念に関する知識，概念間の係り受けに関する規則を人手で記述し，これらを用いて複合名詞の係り受け構造を解析する方法を提案している~\cite{miyazaki:84:a,miyazaki:93:a}．AI関係の新聞記事のリード文に現れる複合名詞で未定義語を含まない語167語の解析に適用し精度94.6\%で解析できている\footnote{この結果はNTT通信研究所が独自に作成した辞書や知識ベースを用いて得た結果であるので，一般に手に入る辞書や知識ベースを用いて得た結果と簡単に比較できない．}\cite{miyazaki:93:a}．この方法では，係り受けが成立する名詞意味属性の組を表に記述し，その表を用いて係り受けを解析している．この表からは，係り受けが可能か不可能かを知ることはできるが，複数の係り受けの可能性がある場合にどちらが尤もらしいかといったことを知ることはできない．対象領域を拡大したり語彙を増やした場合，このような成立/不成立のような2値の情報で正しく係り受け解析が行なえるか検討の余地がある\footnote{現在のバージョンでは構造的曖昧性のある複合名詞に対して候補それぞれに評価値をつける方向で拡張がなされている．}．また，高い精度を得るためには，係り受け規則や名詞意味属性の体系を領域にあわせて調整することが不可欠である．このように人手で知識を記述する場合には以下の問題がある．\begin{itemize}\item新しい言語現象に対応するための規則や知識の拡張や保守が容易でない．\item領域ごとに知識を用意するのはコストが高い．\end{itemize}これらの問題を解決するためには，複数の候補に何らかの優先度をつける方法と自動的に知識を獲得する方法の2つが必要である．そのような方法を研究しているものに，藤崎らの研究がある~\cite{nishino:88:a,takeda:87:a}．藤崎らは，複合名詞の分割にHMMモデルを用い，係り受け構造を解析するために統計的クラスタリングによって得た語のクラスと確率付き文脈自由文法を用いている．平均語長4.2文字の漢字複合語を精度73\%で解析している．以下の問題点がある．\begin{itemize}\item複合名詞の分割を統計的な方法(HMM)のみで行なっているため，存在しない語を含む分割結果が得られることがある．\item統計的に得た語のクラスが，語の直観的な意味的クラスを反映しないことがあるので構造解析の結果を用いて意味解析を行なう場合に障害になる．\item複合語は1文字語と2文字語から構成されると仮定している．\end{itemize}藤崎らの方法は複合名詞の統計的な性質のみを用いている点が問題である．語の意味クラスについては，すでに言語学者が作成した意味分類辞書(たとえば，分類語彙表~\cite{hayashi:66:a})がある．このような知識も積極的に利用すべきである．本論文では，既存の意味分類辞書とコーパスから自動的に抽出した名詞間の意味的共起情報を用いて複合名詞の係り受け構造を解析する方法を提案する．Churchらは，大量の語と語の共起データから相互情報量を計算することで意味的なつながりの程度を評価できることを示している~\cite{church:91:a}．この場合の問題は，正しい共起データを大量に獲得することが困難なことである．統語的，意味的曖昧性が解消されていない共起データでは正しい統計情報は獲得できない．自動的に大量の正しい共起データを獲得する方法を考えなくてはならない．本論文では，大量の共起情報をコーパスから高い精度で自動的に獲得するために4文字漢字語を利用する．まず，4文字漢字語16万語から意味クラスの共起データを抽出した．抽出した共起データから統計的に名詞間の意味的関係の強さを計算する．そのための尺度として相互情報量を基にした評価尺度を提案する．この尺度と複合名詞の構造に関するヒューリスティクス，機械可読辞書から得られる言語知識を用いて複合名詞を解析する．評価のために新聞や用語集から抽出した漢字複合名詞を解析し，平均語長5.5文字の漢字複合名詞を約78\%の精度で解析できた．実際の文章では，漢字複合名詞の平均語長は約4.2文字であることを考慮すると，我々の方法による係り受け構造の解析精度は約93\%と推定される．本論文の構成は以下の通りである．\ref{sec:acq}章で共起データの獲得方法について，\ref{sec:anl}章で複合名詞の解析方法について述べる．\ref{sec:rsl}章で提案した方法を用いて複合名詞を解析した実験と結果について述べる．\ref{sec:imp}章では\ref{sec:rsl}章での結果に基づきヒューリスティクス導入による解析方法の改良について述べ，\ref{sec:rsl2}章で改良した方法による解析結果について述べる．