多言語依存構造解析器に関して，CoNLL-2006\shortcite{CoNLL-2006}やCoNLL-2007\shortcite{CoNLL-2007}といった評価型SharedTaskが提案されており，言語非依存な解析アルゴリズムが多く提案されている．これらのアルゴリズムは対象言語の様々な制約---交差を許すか否か，主辞が句の先頭にあるか末尾にあるか---に適応する必要がある．この問題に対し様々な手法が提案されている．Eisner\shortcite{Eisner:1996}は文脈自由文法に基づくアルゴリズムを提案した．山田ら\shortcite{Yamada:2003}，およびNivreら\shortcite{Nivre:2003,Nivre:2004}はshift-reduce法に基づくアルゴリズムを提案した．Nivreらはのちに，交差を許す言語に対応する手法を提案した\shortcite{Nivre:2005}．McDonaldら\shortcite{McDonald:2005b}はChu-Liu-Edmondsアルゴリズム（以下「CLEアルゴリズム」）\shortcite{Chu:1965,Edmonds:1967}を用いた，最大全域木の探索に基づく手法を提案した．多くの日本語係り受け解析器は入力として文節列を想定している．日本語の書き言葉の係り受け構造に関する制約は他の言語よりも強く，文節単位には左から右にしか係らず，係り受け関係は非交差であるという制約を仮定することが多い．図\ref{fig_jpsen}は日本語の係り受け構造の例である．ここで係り受け関係は，係り元から係り先に向かう矢印で表される．文(a)は文(b)と似ているが，両者の構文構造は異なる．特に「彼は」と「食べない」に関して，(a)は直接係り受け関係にあるのに対して，(b)ではそうなっていない．この構文構造の違いは意味的にも，肉を食べない人物が誰であるかという違いとして現れている．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{15-5ia8f1.eps}\end{center}\caption{日本語文の係り受け構造の例}\label{fig_jpsen}\end{figure}日本語係り受け解析では，機械学習器を用いた決定的解析アルゴリズムによる手法が，確率モデルを用いた，CKY法等の文脈自由文法の解析アルゴリズムによる手法よりも高精度の解析を実現している．工藤ら\shortcite{Kudo:2002}はチャンキングの段階適用（cascadedchunking，以下「CCアルゴリズム」）を日本語係り受け解析に適用した．颯々野\shortcite{Sassano:2004}はShift-Reduce法に基づいた時間計算量$O(n)$のアルゴリズム（以下「SRアルゴリズム」）を提案している．これらの決定的解析アルゴリズムは入力文を先頭から末尾に向かって走査し，係り先と思われる文節が見つかるとその時点でそこに掛けてしまい，それより遠くの文節は見ないので，近くの文節に係りやすいという傾向がある．\ref{sec:exp_acc}節で述べるように，我々はCLEアルゴリズムを日本語係り受け解析に適用した実験を行ったが，その精度は決定的解析手法に比べて同等あるいは劣っていた．実際CLEアルゴリズムは，左から右にしか係らないかつ非交差という日本語の制約に合っていない．まず全ての係り関係の矢印は左から右に向かうので，各ステップにおいて係り受け木にサイクルができることはない．加えて，CLEアルゴリズムは交差を許す係り受け解析を意図しているので，日本語の解析の際には非交差のチェックをするステップを追加しなければならない．工藤ら\shortcite{Kudo:2005j}は候補間の相対的な係りやすさ（選択選好性）に基づいたモデルを提案した．このモデルでは係り先候補集合から最尤候補を選択する問題を，係り元との選択選好性が最大の候補を選択する問題として定式化しており，京大コーパスVersion3.0に対して最も高い精度を達成している\footnote{ただし京大コーパスVersion2.0に対しては，颯々野の手法が最高精度を達成している．相対モデルと颯々野手法を同じデータで比べた報告はない．}．決定的手法においては候補間の相対的な係りやすさを考慮することはせず，単に注目している係り元文節と係り先候補文節が係り受け関係にあるか否かということのみを考える．また，この手法は，先に述べたCLEアルゴリズムに，左から右にのみ掛ける制約と非交差制約を導入した方法を拡張したものになっている．上にあげた手法はいずれも，係り元とある候補の係りやすさを評価する際に他の候補を参照していない\footnote{手法によっては係り元や候補に係っている文節や，周辺の文節の情報を素性として使用しているものもあるが，アクションの選択に重要な役割を果たす文節がこれらの素性によって参照される場所にあるとは限らない．}．これに対し内元ら\shortcite{Uchimoto:2000}は，（係り元，係り先候補）の二文節が係るか否かではなく，二文節の間に正解係り先がある・その候補に係る・その候補を越えた先に正解係り先がある，の3クラスとして学習し，解析時には各候補を正解と仮定した場合の確率が最大の候補を係り先として選択する確率モデルを提案している．また，金山ら\shortcite{Kanayama:2000}はHPSGによって係り先候補を絞り込み，さらに，三つ以下の候補のみを考慮して係り受け確率を推定する手法を提案している．本稿では，飯田ら\shortcite{Iida:2003}が照応解析に用いたトーナメントモデルを日本語係り受け解析に適用したモデルを提案する．同時に係り元と二つの係り先候補文節を提示して対決させるという一対一の対戦をステップラダートーナメント状に組み上げ，最尤係り先候補を決定するモデルである．2節ではどのようにしてトーナメントモデルを日本語係り受け解析に適用するかについて説明する．3節ではトーナメントモデルの性質について関連研究と比較しながら説明する．4節では評価実験の結果を示す．5節では我々の現在の仕事および今後の課題を示し，6章で本研究をまとめる．