label{sec:INTRO}音声対話は，人間にとって機械との間のインターフェースとして最も望ましいものである．しかし，音声対話システムが日常にありふれた存在となるためには，人間の使用する曖昧で誤りの多い言葉，いわゆる話し言葉に対応できなければいけない．そのためには，繰り返し，言い淀み，言い直し，助詞落ち，倒置などの不適格性とよばれる現象に対処できる必要がある\cite{YM1992,DY1997}．これらの不適格性の中で特に問題となるのは，言い直しあるいは自己修復と呼ばれている現象である．ユーザの発話中に自己修復が存在した場合，システムはその発話の中から不必要な語を取り除き，受理可能な発話を回復する必要がある．この自己修復に関する研究は，英語に関するものでは，\cite{HD1983,BJ1992,OD1992,NC1993,HP1997,CM1999}などがあり，日本語に関するものでは，\cite{SY1994,KG1994,IM1996,DY1997,NM1998,HP1999}などがある．しかしながらこれらの論文で提案されている手法では，自己修復を捉えるモデルに不十分な点があり，ソフトウェアロボットとの疑似対話コーパス\cite{QDC}に見られるような表現をカバーできない．また，自己修復を検出した後の不要語の除去処理に関しても十分な手法を与えていない．本論文では，日本語の不適格性，特に自己修復に対処するための新しい手法を提案する．この手法では，従来の手法では捉えられなかった自己修復を捉える事ができるように自己修復のモデルを拡張する．そして，表層及び意味レベルでのマッチングを用いた自己修復の解消法を提案する．まず，\ref{sec:ILL_FORMEDNESS}節では不適格性とその中での自己修復の位置づけについて述べる．\ref{sec:PARSER}節では，本論文で用いるパーザと文法について述べる．\ref{sec:SC}節では，本論文で提案する自己修復の処理手法について述べる．そして\ref{sec:EVAL}節では，提案手法をコーパスに対して適用した結果に基づいて考察する．