連続音声認識において，N-gramと呼ばれる統計的手法に基づいた言語モデルが広く使用されており(Bahl,JelinekandMercer1983),限られた探索空間上で認識精度を向上させるためには，信頼できる単語連鎖統計値を得るための大量のデ−タを用いて,大きなＮ値に設定されたN-gramを用いるのが効果的である.しかし,大量のデータを用意することは非現実的であり,実際には小さいＮ値であるbi-gramやtri-gramなどを用い，２単語や３単語など局所的な単語連鎖にのみ制約を与えて使用している.従って,単語N-gramモデルを用いた認識誤りには,Ｎ単語以上,実際には３から４単語以上からなる長い単語連鎖部分から判断すれば不自然なものが多い.音声対話や音声翻訳システムを実現するためには，上記のような認識誤りの特徴を考慮した上で,認識誤り文を解析できる手段が必要となる.従来,文脈自由文法に則って非文法的な文を解析する手法が提案されており(SaitouandTomita1988;Mellish1989),一部の音声認識誤り文の解析にも有効であることが確認されている．また，それを音声翻訳システムに導入した例も紹介されている(Lavie,Gates,Gavalda,Mayfield,WaibelandLevin1996a).これらは，入力文中に解析できない部分があったとき，その部分を削除,あるいは他の単語を挿入，置換しながら解析を続行することにより，音声認識誤り文の解析を可能にしている.しかしこの方法は，基本的には,誤認識さえなければ文全体を文法で記述することが可能であることを前提としている.実際の自然発話文に頻繁に出現すると思われる文法記述が困難な文を十分に解析できないのが問題となる.一方,文全体を文法で記述することが困難であると思われる自然発声文の解析を可能とするために，発声の際のポーズで区切られた単位を１部分として,文全体を部分毎に分け,各々の部分文を部分木で記述し,この部分木を列挙したもので文全体を記述する方法も提案されている(竹沢,森元1996b).この方法は自由発話文の解析を可能とする上で効果的な方法である.しかし，上記部分木もN-gramモデルと同様に,局所的な一部分文の範囲で解析を行なうものであり，認識処理で不足している「長い単語連鎖からなる大局的な言語的制約」を補うものではない.従って，局所的には既に制御されている認識誤り文を誤りであると判断できず,誤ったまま解析してしまうという問題がある.さらに，これら従来の解析方法は文脈自由文法による文法的制約を基本としているが,意味的な整合性を判断した解析ではないため,文の「不自然さ」を判断するには不十分であると考えられる.我々は,自由発話文の音声認識誤り文を解析するためには，文法以外の制約を積極的に用いて,認識誤り文から正しく認識された部分を特定するしくみを新たに導入し,特定された部分のみを対象として,または特定されなかった部分を修復しながら,文を解析することが必要であると考えている.そこで本論では,その第１歩として,単語N-gramのNの範囲を越えた大局的な部分を対象に,その意味的な自然性を判断することにより，認識結果文から正しく認識された部分のみを特定する方法を提案する.以下２章ではこの正解部分特定法について述べ，３章では日英翻訳システムを用いた正解部分特定法の評価結果について報告する．