近年，ニューラルネットワーク及び分散表現の使用により，係り受け解析は大きく発展している．\cite{dchen2014,weiss2015,hzhou2015,alberti2015,andor2016,dyer2015}．こうした構文解析器が，単語ごとの分かち書きを行う英語や多くのヨーロッパ諸語に適用された場合は非常に正確に動作する．しかし，日本語や中国語のように，特に単語毎の分かち書きを行わない言語に対し適用する場合は，事前に形態素解析器や単語分割器を利用して単語分割を行う必要がある．また，単語分割が比較的に容易な言語の場合でも，構文解析器は品詞タグ付け結果を利用することが多い．したがって，前段の単語分割器や品詞タグ付け器と後段の構文解析器をパイプラインにより結合されて用いられる．しかし，どのような単語分割器や品詞タグ付け器にも出力の誤りが存在し，結果的にそれが後方の係り受け解析器にも伝播することで，全体の解析結果が悪くなってしまう問題が存在した．これを誤差伝播問題と呼ぶ．日本語においても中国語においても，単語の定義には曖昧性が存在するが，特に中国語では，このような単語の定義の曖昧性から，単語分割が悪名高く難しいことが知られている\cite{Shen2016a}．それゆえ，従来法である単語分割，品詞タグ付け，構文解析のパイプラインモデルは，単語分割の誤りに常に悩まされることになった．単語分割器が単語の境界を誤って分割してしまうと，伝統的なone-hotな単語素性や通常の単語の分散表現(\textbf{wordembedding})では，もとの単語の意味を正しく捉えなおすことは難しい．結果的に，中国語の文を生文から解析する際は，パイプラインモデルの精度は70\%前半程度となっていた\cite{hatori2012}．このような誤差伝播問題に対しては，統合モデルを使用することが有効な解決方法として提案されている\cite{zhang-clark2008:EMNLP,zhang-clark2010,hatori2011,hatori2012,mzhang2014}．中国語の単語は，単一の表層系で複数の構文的な役割を演じる．ゆえに，そうした単語の境界を定めることと，後続の品詞タグ付け，構文解析は非常に関連のあるタスクとなり，それらを別個に行うよりも，同時に処理することで性能の向上が見込まれる．中国語の統合構文解析器については，すでに\citeA{hatori2012}や\citeA{mzhang2014}などの統合モデルが存在する．しかし，これらのモデルは，近年のwordembeddingのような表現学習や，深層学習手法を利用しておらず，専ら，複雑な素性選択や，それら素性同士の組み合わせに依存している．本研究では，ニューラルネットワークを用いた手法による中国語の統合構文解析モデルを提案し，パイプラインを用いたモデルとも比較する．ニューラルネットワークに基づく係り受け解析では，単語の分散表現と同様に文字の分散表現が有効であることが英語などの言語における実験で示されている\cite{ballesteros2015}．しかし，中国語や日本語のように個々の文字が固有の意味を持つ言語において，単語以下の構造である部分単語の分散表現がどのように有効であるかについては，いまだ十分な研究が行われていない．中国語では単語そのものの定義がやや曖昧である他に，単語内にも意味を持つ部分単語が存在する場合がある．加えて，中国語の統合構文解析を行う場合には，単語分割の誤りに対処したり，文中で単語分割をまだ行っていない箇所の先読みを行う必要があり，必然的に，単語だけではなく部分単語や単語とはならない文字列の意味を捉えることが必要になる．このような部分単語や単語とはならない文字列は，大抵の場合はモデルの学習に用いる訓練コーパスや事前学習された単語の分散表現中には存在せず，文字や文字列の分散表現を扱わない先行研究では未知語として処理される．しかし，こうした文字列を未知語として置換し処理するよりも，その構成文字から可能な限りその意味を汲み取った方が，より高精度な構文解析が行えると考えられる．このため，本研究では文字列の分散表現を利用した統合構文解析モデルを提案する．提案手法では，既知の文字または単語についてはそれらの分散表現を使用し，未知の文字列については文字列の分散表現を使用する．本研究では中国語の統合構文解析モデルとして，単語分割・品詞タグ付けおよび係り受け解析の統合モデルと，単語分割と品詞タグ付けの統合モデルおよび係り受け解析のパイプラインモデルの2つを提案する．これらのモデルを使用することで，実験では新規に世界最高性能の中国語単語分割および品詞タグ付け精度を達成した．また，係り受け解析とのパイプラインモデルが，従前の統合解析モデルと比較して，より優れた性能を達成した．以上の全てのモデルにおいて，単語と文字の分散表現に加えて文字列の分散表現を利用した．著者の知る限りにおいて，これは分散表現とニューラルネットワークを利用し，中国語の単語分割・品詞タグ付け・係り受け解析の統合解析を行った，はじめてのモデルである．この論文における貢献は以下のようにまとめられる．(1)分散表現に基づく，初めての統合構文解析モデルを提案した．(2)文字列の分散表現を未知語や不完全な文字列に対してその意味を可能な限り汲み取るために使用した．(3)加えて，既存手法で見られた複雑な素性選択を避けるために，双方向LSTMを使用するモデルを提案した．(4)中国語のコーパスにおける実験で単語分割・品詞タグ付けおよび係り受け解析にて新規に世界最高性能を達成した．この他に，本論文では中国語係り受け解析のラベル付けモデルを提案し，原文からラベル付き係り受け解析までを行った際のスコアを評価する．このモデルに関しても，同様に文字列の分散表現を利用する．