\label{sec:introduction}係り受け解析は日本語解析の重要な基本技術の一つとして認識されている．係り受け解析には，日本語が語順の自由度が高く省略の多い言語であることを考慮して依存文法(dependencygrammar)を仮定するのが有効である．依存文法に基づく日本語係り受け解析では，文を文節に分割した後，それぞれの文節がどの文節に係りやすいかを表す係り受け行列を作成し，一文全体が最適な係り受け関係になるようにそれぞれの係り受けを決定する．依存文法による解析には，主にルールベースによる方法と統計的手法の二つのアプローチがある．ルールベースによる方法では，二文節間の係りやすさを決める規則を人間が作成する\cite{kurohashi:ipsj92,SShirai:95}．一方，統計的手法では，コーパスから統計的に学習したモデルをもとに二文節間の係りやすさを数値化して表す\cite{collins:acl96,fujio:nl97,Haruno:ipsj98,ehara:nlp98,shirai:jnlp98:1}．我々は，ルールベースによる方法ではメンテナンスのコストが大きいこと，また統計的手法で利用可能なコーパスが増加してきたことなどを考慮し，係り受け解析に統計的手法を採用することにした．統計的手法では二文節間の係りやすさを確率値として計算する．その確率のことを係り受け確率と呼ぶ．これまでよく用いられていたモデル(旧モデル)では，係り受け確率を計算する際に，着目している二つの文節が係るか係らないかということのみを考慮していた．本論文では，着目している二つの文節(前文節と後文節)だけを考慮するのではなく，前文節と前文節より文末側のすべての文節との関係(後方文脈)を考慮するモデルを提案する．このモデルは以下の二つの特徴を持つ．\begin{itemize}\item[(1)]二つの文節(前文節と後文節)間の関係を，「間」(前文節が二文節の間の文節に係る)か「係る」(前文節が後文節に係る)か「越える」(前文節が後文節を越えてより文末側の文節に係る)かの三カテゴリとして学習する．(旧モデルでは二文節が「係る」か「係らないか」の二カテゴリとして学習していた．)\item[(2)]着目している二つの文節の係り受け確率を求める際に，その二文節に対しては「係る」確率，二文節の間の文節に対しては前文節がその文節を越えて後文節に係る確率(「越える」の確率)，後文節より文末側の文節に対しては前文節がその文節との間にある後文節に係る確率(「間」の確率)をそれぞれ計算し，それらをすべて掛け合わせた確率値を用いて係り受け確率を求める．(旧モデルでは，着目している二文節が係る確率を計算し，係り受け確率としていた．)\end{itemize}このモデルをME(最大エントロピー)に基づくモデルとして実装した場合，旧モデルを同じくMEに基づくモデルとして実装した場合に比べて，京大コーパスに対する実験で，全く同じ素性を用いているにもかかわらず係り受け単位で1\%程度高い精度(88\%)が得られた．