現在，機械による文解析の処理単位としては，形態素が利用されることが多いが，これは，形態素を用いることにより辞書の語数を制限でき，計算機の記憶を経済的に利用できるという利点があるからである．bigramによる解析方式は，文解析や音声認識など様々な分野において高い評価を得ているものの\cite{jeli,naka}，文字や形態素を単位としたbigramによる解析は，単位が小さすぎて，文の局所的な性質を解析しているのに過ぎないと考えられる．しかし，trigramや4-gram以上になると，しばしば計算機の記憶容量の限界を超えてしまい，実用的ではない．筆者らは，知覚実験により，人間による文解析には，形態素より長い単位が用いられていることを既に明らかにしている\cite{yoko,yoko0}．従って，人間の場合と同様の長い単位を解析に用いれば，機械においても高い処理効率が得られると期待される．本論文は，このような観点から，bigramの単位として認知単位を用いる方法を提案するものである．形態素より長い単位を解析に用いる方法は，他にもいくつか報告されている．例えば，音声認識の分野において，伊藤らは休止を単位とした解析を行う方法を提案している\cite{ito}．また，テキスト処理において，文法的な解析が難しい発話を処理するために，発話を部分的に構文解析する方法なども提案されている．しかし，これらの解析に用いられている長い単位は，解析の効率化のために便宜上導入されたもので，比較的専用の用途にのみ使用できるものである．人間における文解析処理が複数段階の処理からなると仮定すれば，認知単位はその複数段階の処理において主に単位として利用されていると考えられる．従って，機械における処理を同様に多段に分けて考えるとすれば，認知単位はこの多くの段階において単位として汎用的に利用できることが期待される．機械の処理が，形態素解析，構文解析，意味解析，談話解析からなるとすれば，認知単位を利用することにより構文解析の処理を効率化できることが既に筆者らにより実証されている\cite{yoko0}．本論文では，認知単位を利用することにより形態素解析に相当する処理の効率化を行なう方法を提案し，認知単位の有効性を実証する．