人間の言語能力をコンピュータ上に実現することを狙った自然言語処理については，近年盛んに研究されている．しかし，かな漢字変換方式の日本語ワープロのように実用システムとして成功した例はまれで，多くは実験システムの域にとどまっている．実際，自然言語の壁は厚く，多くの研究者が従来の言語理論と実際の自然言語との間にギャップがあると感じている．事実，従来の計算言語学は強化されてきたとはいえ，自然言語の持つ論理的な一側面しか説明できず，現実の言語に十分に対応できていない．英語に比べて語順が自由で省略の多い日本語は，句構造解析には不向きとされ，係り受け解析が一般的となっている．また，係り受けが交差する入れ子破りが起こる表現は，係り受け解析では扱えるが，句構造解析による木構造では扱えない．さらに，文内で独自の統語・意味構造をもつ複合名詞や名詞句は，これらに適した個別的な構造解析法を模索する必要がある．現在，主流となっている文節構文論（学校文法）に基づく構文解析では以下の例に示すように構文解析結果が意味と整合性が良くなく，時枝文法風の構文解析の方が解析結果に則って意味がうまく説明できることが指摘されている\cite{水谷1993}．\begin{itemize}\item「梅の花が咲く．」\\この文は「梅の／花が／咲く．」と文節に分割でき，係り受け解析では，「梅の」が「花が」に係り，「花が」が「咲く」に係るが，図\ref{fig:umenohana}に示すように「梅の」は「花」のみに係ることが望ましい．\begin{figure}[b]\centering\includegraphics[width=5.5cm]{umenohana.eps}\caption{「梅の花が咲く．」の入れ子構造}\label{fig:umenohana}\end{figure}\item「山を下り，村に着いた．」\\この文は「山を／下り／村に／着いた．」と文節に分割でき，係り受け解析では，「山を」が「下り」に，「下り」が「着いた」に，「村に」が「着いた」に係るが，図\ref{fig:yamakudari}に示すように「下り」と「着い」をともに「た」が受けることが望ましい．\begin{figure}[t]\centering\includegraphics[width=9cm]{yamakudari.eps}\caption{「山を下り，村に着いた．」の入れ子構造}\label{fig:yamakudari}\par\vspace{20pt}\includegraphics[width=6cm]{sakanaturi.eps}\caption{「魚を釣りに行く．」の入れ子構造}\label{fig:sakanaturi}\end{figure}\item「魚を釣りに行く．」\\この文は「魚を／釣りに／行く．」と分割でき，係り受け解析では，「魚を」が「釣りに」に係り，「釣りに」が「行く」に係るが，図\ref{fig:sakanaturi}に示すように「魚を」は「釣り」のみに係ることが望ましい．この際，「釣り」が連用形名詞であり，名詞と動詞の品詞の二重性をもつことに注意が必要である．\end{itemize}元来，構文解析は文の意味を正しく解析するために行うのであるから，日本語文パーザには意味と親和性のある統語構造を出力することが要求される．日本語文解析全体としては，形態素解析に始まり，構文解析，意味解析と続く流れを想定している．ここで，構文解析と意味解析は分離しているが，構文解析は意味解析を助ける構造を出力することが求められる．すなわち，助詞・助動詞などの機能語，形式名詞から作り出される文の骨格，いわば構造が持つ意味を的確に捕らえておくことが必要である．構文解析そのものは，意味情報を導入することにより多義が発生することを避け，表層的情報・統語的情報のみを用いて解析するものとする．この方針は，長尾\cite{長尾1996}の「文は何らかの新しい情報（知識）を伝えるものであるから，文の構造を理解するために前もって意味的な情報が必要であると仮定することには本質的に問題がある．たとえば未知の分野の専門書などを読む場合，その内容（意味）は文の構造から理解できるという状況が考えられる．」との見解とも一致する．従来から日本語構文解析の主流となっている，係り受け解析に基づくKNP\cite{黒橋他1994}が既に作成されており，句構造の流れをくむHPSGを用いた日本語文解析についての研究\cite{大谷他2000}なども行われている．係り受け解析との対比は以降の章で詳細を述べる．上記のHPSG関連の研究は，主に日本語単文をHPSGで取り扱う上での問題点とその解決策について示したものであり，単文だけでなく，複文，重文などを対象とし，語の単位と機能を整理し直した構文解析の体系を作り出そうとしている本研究の目標と異なるものである．さらに，本論文で提案するパーザでは構文解析と意味解析を分離しており，HPSGのように構文解析と意味解析と融合するのではないため，本論文では特に比較を行わない．本論文では，上記のような日本語構文解析上の問題を解決するものとして，従来の研究では見逃されていた言語の過程的構造\cite{池原他1987,池原他1992,宮崎他1992}に目を向け，三浦の言語モデル（関係意味論に基づく三浦の入れ子構造）とそれらの基づく日本語文法体系（三浦文法）をベースにした意味と親和性のある統語構造を出力する日本語文パーザの枠組みを提案し，その有効性について論じる．最後に，本論文中で意味との整合性が良くないとして取り上げたパターンの出現頻度が低くないことおよびパーザが最低限の解析能力を持つことを実験により検証する．