label{sec:first}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おり，これまでに様々な手法が提案されてきた\cite{Kurohashi:94,SShirai:95,fujio_97,haruno,uchimoto_99,uchimoto_2000,kudo_2000,Kudo:2002,matsubara,Kudo:2004,Kawahara:naacl2006,Ohno:coling-acl2006}．しかし，そのほとんどは書き言葉を対象としたものであった．これに対し，本研究では，話し言葉，特に『日本語話し言葉コーパス(CSJ)\cite{furui}』のような長い独話を対象とする．ここでCSJとは，主に学会講演や模擬講演などの独話を対象に，約660時間（約750万語）の自発音声を収録した世界最大規模の話し言葉コーパスのことである．このコーパスには音声データだけでなく書き起こしも含まれており，コアと呼ばれる一部の書き起こしには，人手により形態素・係り受け・節境界・引用節・挿入節・談話構造など様々な情報が付与されている．一般に，話し言葉には特有の現象が見られるため，書き言葉と比べて話し言葉の係り受け解析は難しい．例えば，CSJを用いた実験によると，話し言葉特有の現象の影響をなくした場合とそうでない場合で，係り受け解析精度に大きな差があることが報告されている\cite{Uchimoto:lrec2006a}．特に，引用節・挿入節などの境界が認識されていない場合に係り受け解析精度の低下が著しい．そこで本論文では，引用節・挿入節を自動認定する方法，および，自動認定した引用節・挿入節の情報を係り受け解析に利用する方法を提案し，提案手法により係り受け解析精度が有意に向上することを定量的に示す．