自然言語には定型表現と呼ばれる単語間の共起性が強い表現が数多く存在する．定型表現を収集，整理しておくことは言語学的な観点からも機械処理の観点からも有益である．例えば「目を盗む」や「かたずを飲む」などの慣用表現は，その表現の意味が個々の構成語の意味からは作り出すことができない\cite{miyaji}．このために，機械処理ではそれら表現に例外的な処理を施す必要がある．また言語学的にも語の持つ意味の標準的用法と非標準的用法の境界を考察する上で，このような表現を網羅的に収集することが望まれる．また慣用表現ではなくとも，「に関して」「も少なくない」「て欲しい」などの定型表現では個々の構成語に分割して処理するよりも予め一語として捉えていた方が機械処理の面では実用的な場合が多い．また外国語習得の面でも，共起性の強い表現を単語のように，１つの概念に対応する固定した文字列として捉え，それらを記憶しておくことが効果的である．その他，音声認識，ＯＣＲにも，共起性の強い表現を記憶しておくことが，そこでの曖昧性の解消に役立つことが知られている\cite{church,kita}．定型表現は付属語的なものと，そうでないもののに大きく分けられ，後者の中に述語型定型表現が存在する．述語型定型表現とは「目を盗む」のように\begin{center}名詞+格助詞+動詞\end{center}のパターンになっている定型表現である．これら表現は定型表現の大きな部分を占め，また，通常の名詞動詞間の共起による解析との整合性が必要となる\cite{oku,suzuki}．さらに「将棋を指す」「碁を打つ」のように，同じの意味の動詞(play)でも名詞によって異なる表現を用いるコロケーションの問題を考察する上でも，述語型定型表現の収集が望まれる．このような理由から定型表現の中でも特に述語型定型表現を収集することは重要である．述語型定型表現を収集することは有益であるが，その収集は困難である．なぜなら，それら表現の客観的な定義は困難なため，個々の表現に対して人間の判断が必要となり，その収集には膨大な時間と手間がかかるからである\cite{syudo}．また人手による収集では，その網羅性，一貫性などの問題点もある．これらの点から定型表現や慣用表現の自動抽出の試みがなされているが\cite{smadja,shinnou}，それら研究の多くは相互情報量を用いて共起の強さを測ることを基本としている\cite{church}．相互情報量は２つの単語がそれぞれ独立に現れる確率と同時に現れる確率との比を基に共起の強さを測る．基本的に相互情報量では２単語間が引き合う強さを総合して判断し，共起の強さを定めている．しかし言語的に考えれば，一方の単語がもう一方を引っぱるような片方向だけの強さを持っている場合でも，その表現に定型性があると考えることは自然である．本論文では上記の点を考察し，述語型の表現における名詞動詞間の共起性を測る新たな基準を提案する．概略述べると，まず，名詞あるいは動詞を固定して，共起している単語の集合を作り，その集合内で特異な高頻度の単語を取り出す．これによって，片方向から引っ張る強さの条件だけで抽出を行なうことができる．特異な高頻度の単語の判定法は，基本的に集合内の頻度の割合と，集合内の単語の種類数から判定する．判定の際に共起の強さを表す数値を与える．最終的にこの数値の上位部分を抽出とする．実験として，本論文で提案する基準を用いて，朝日新聞１か月分のコーパス（テキスト部分約9Mbyte）から「ＡをＢする」の形の述語型定型表現の抽出実験を行ない，本手法の有効性を確認した．その結果，名詞を固定した場合に抽出できる表現と動詞を固定した場合に抽出できる表現には，ほとんど共通のものがなかった．また抽出の正解率はどちらの場合も相互情報量による抽出と同程度であった．一方，相互情報量による抽出の正解率は抽出数を増やしてゆけば当然下がる．このことから，同数の抽出を行なうことを考えると，本手法の場合，その半数の抽出の場合の正解率を保つことができ，相互情報量を用いた手法よりも広い範囲の定型表現を抽出できることがわかる．