日本語の長文で一文中に従属節が複数個存在する場合，それらの節の間の係り受け関係を一意に認定することは非常に困難である．また，このことは，日本語の長文を構文解析する際の最大のボトルネックの一つとなっている．一方，これまで，日本語の従属節の間の依存関係に関する研究としては，\cite{Minami73aj,Minami93aj}による従属節の三階層の分類がよく知られている．\cite{Minami73aj,Minami93aj}は，スコープの包含関係の狭い順に従属節を三階層に分類し，スコープの広い従属節は，よりスコープの狭い従属節をその中に含むことができるが，逆に，スコープの狭い従属節が，よりスコープの広い従属節をその中に含むことはできないという傾向について述べている．さらに，\cite{FFukumoto92aj,SShirai95bj}は，計算機による係り受け解析において\cite{Minami73aj,Minami93aj}の従属節の分類が有用であるとし，その利用法について提案している．特に，\cite{SShirai95bj}は，計算機による係り受け解析における有効性の観点から，\cite{Minami73aj,Minami93aj}の従属節の三階層の分類を再構成・詳細化し，また，この詳細な従属節の分類を用いた従属節係り受け判定規則を提案している．これらの研究においては，人手で例文を分析することにより従属節の節末表現を抽出し，例文における従属節の係り受け関係の傾向から，従属節の節末表現を階層的に分類している．しかし，人手で分析できる例文の量には限りがあるため，このようにして抽出された従属節節末表現は網羅性に欠けるおそれがある．また，人手で従属節節末表現の階層的分類を行う際にも，分類そのものの網羅性に欠ける，あるいは分類が恣意性の影響を受けるおそれが多分にある\footnote{実際に，EDR日本語コーパス\cite{EDR95aj-nlp}(約21万文)に対して，\cite{SShirai95bj}の従属節係り受け判定規則のうち，表層的形態素情報の部分を用いて従属節の係り受け関係の判定を行った結果，約30\%のカバレージ，約80\%の適合率という結果を得ている\cite{Nishiokayama98aj}．}．そこで，本論文では，大量の構文解析済コーパスから，統計的手法により，従属節節末表現の間の係り受け関係を判定する規則を自動抽出する手法を提案する．まず，大量の構文解析済コーパスを分析し，そこに含まれる従属節節末表現を網羅するように，従属節の素性を設定する．この段階で，人手による例文の分析では洩れがあった従属節節末表現についても，これを網羅的に収集することができる．また，統計的手法として，決定リストの学習の手法~\cite{Yarowsky94a}を用いることにより，係り側・受け側の従属節の形態素上の特徴と，二つの従属節のスコープが包含関係にあるか否かの間の因果関係を分析し，この因果関係を考慮して，従属節節末表現の間の係り受け関係判定規則を学習する．そこでは，従属節のスコープの包含関係の傾向に応じて従属節節末表現を階層的に分類するのではなく，個々の従属節節末表現の間に，スコープの包含関係，言い換えれば，係り受け関係の傾向が強く見られるか否かを統計的に判定している．また，人手によって係り受け関係の傾向を規則化するのではなく，大量の係り受けデータから自動的に学習を行っているので，抽出された係り受け判定規則に恣意性が含まれることはない．本論文では，実際に，EDR日本語コーパス\cite{EDR95aj-nlp}(構文解析済，約21万文)から従属節係り受け判定規則を抽出し，これを用いて従属節の係り受け関係を判定する評価実験を行った結果について示す．また，関連手法との実験的比較として，従来の統計的係り受け解析モデル\cite{Collins96a,Fujio97aj,Ehara98aj,Haruno98cj,Uchimoto98aj}と本論文のモデルとの違いについて説明し，従属節間の係り受け解析においては，従来の統計的係り受け解析モデルに比べて本論文のモデルの方が優れていることを示す．同様に，従属節間の係り受けの判定に有効な属性を選択する方法として，決定木学習\cite{Quinlan93a}により属性選択を行う手法\cite{Haruno98cj}と，本論文で採用した決定リスト学習の手法\cite{Yarowsky94a}を比較し，本論文の手法の優位性を示す．さらに，推定された従属節間の係り受け関係を，\cite{Fujio97aj,Fujio99aj}の統計的文係り受け解析において利用することにより，統計的文係り受け解析の精度が向上することを示す．