\label{sec:mylabel1}自然言語処理の研究分野において，1文を対象にした研究は盛んに行われてきた．特に，形態素解析や構文解析は実用レベルに達しており，様々な自然言語を対象とした応用研究において，基礎処理として使用されている．しかし，高度な文章処理を目的としている応用研究，例えば文章要約や照応解析，質問応答，評判分析などは，当然ながら1文を対象にしているわけではなく，高い精度を実現するためには，文章中の話題のまとまりや文間の接続関係といった談話構造の理解が必要になる．このような談話構造解析を用いれば，文章要約(田中，面来，野口，矢後，韓，原田2006)では話題のまとまりを考慮した自然な要約が可能になり，照応解析(南，原田2002)では先行詞候補を探索する範囲を談話構造木の照応詞と根を結ぶ経路上へと高い精度で絞り込むことができ，質問応答システム(加藤，古川，蒲生，韓，原田2005)では理由や原因の回答抽出が容易になることが期待される．談話構造解析の従来研究では様々なモデルが提案されてきた．何を基本単位とするか，単位間の関係，談話構造のモデルなど研究者により様々である．談話構造のモデルとしては文を基本単位とした木構造モデルが一般的である．黒橋ら(黒橋，長尾1994)は文間に11種類の結束関係（並列，対比，主題連鎖，焦点—主題連鎖，詳細化，理由，原因—結果，変化，例提示，例説明，質問—応答）を定義し，手掛かり表現・主題連鎖・文間の類似性に着目し判定している．横山ら(横山，難波，奥村2003)は8種類（因果，背景，呼応，並列，対比，転換，補足，例示）の係り受け関係をSVMを用いた機械学習により判定している．Marcu(Marcu2002)は木構造モデルではなく，連続する2文に限り，4種類の接続関係(CONTRAST,CAUSE-EXPLANATION-EVIDENCE,CONDITION,ELABORATION)を大量のテキストデータを用いた用例利用型の手法で判定している．山本ら(山本，斉藤2008)は，同様の手法で，6種類の接続関係（累加，逆接，因果，並列，転換，例示）を判定している．以上のように談話構造解析の従来研究では様々な解析方法が提案されているが，大きく2つの問題がある．1つ目は，文の話題の中心である焦点の推移を詳細に分析できていないという問題である．焦点はその文を象徴する最も重要な手掛かりであり，談話構造解析には欠かせない要素である．2つ目は，基本的に接続詞や文末表現，同一語の出現など，表層的な情報に基づいているという問題である．特に，接続詞が文中に現れる頻度はあまり高くない．シソーラスを用いて類義情報を取り入れている研究もあるが，そもそも利用されている意味解析の精度が低く類義判定が信頼性に欠けること，また談話では主題の属性や部分などへの話題の変化が多く見られ，類義情報のみでは文間のつながりを適切に把握できないなどの問題点がある．本研究では精度の高い談話構造解析を実現するため，談話の結束性を評価するセンタリング理論を談話構造解析に導入することで，談話の焦点の推移を詳細に捉えることを可能にする．そして部分／属性関係など2語が表す概念間の意味的関係を定めるにあたって，原田らが開発した意味解析システムSage（語意精度95{\%}，深層格精度90{\%}）(原田，尾見，岩田志，水野1999;原田，水野2001;原田，田淵，大野2002)を用いて各語の意味（概念）を高精度に定め，さらにEDR電子辞書(1995)から抽出した概念間の部分／属性関係を対象知識として，話題の部分／属性への展開などの検出に用いる手法を提案する．