機械翻訳等の自然言語処理システムでの品質向上におけるボトルネックとして構文解析の問題があり,解析する文が長くなると係り受け処理で解析を誤る場合がある.このため,長文を意識した構文解析の品質向上に向け各種研究が行われているが,依然として未解決のまま残されている課題がある.そのような課題の一つに連体形形容詞に関する係りがある.この課題に対し,我々は,連体形形容詞周りの「が」格,「の」格の係り決定ルールを提案し,技術文でよく利用される形容詞に対して約９７％の精度で係りを特定できることを示した（菊池,伊東~1999）.しかし,そこで対象とした形容詞は技術文での出現頻度を考慮して選択したので,抽出したルールが形容詞全般に対しても有効かどうか,また,同様な考え方が形容詞全般に対しても成り立つのかどうかについては検証できていなかった.そこで,本論文では,分析対象を広げ,抽出済みルールが形容詞全般に対して妥当なものであるかどうかを検証し,必要に応じてルールの拡張を行う.用語のスパース性のため形容詞全般にルールが適用可能かどうかを調べることは\mbox{困難である.}そのため,分析対象語のカバー範囲を明確にする必要がある.そこで,国立国語研究所で行われた分析体系（西尾~1972）に基づいて,形容詞を分類し,その分類体系を網羅するように各形容詞を選び,その係りの振る舞いを調べることとした.このような分析を通し,若干のルール拡張を行い,最終的に今回拡張した形容詞群に対しても,約９５％という高い精度で係りを特定できることを示す.第２章では,我々がこれまでに提案した係りに関するルールを概説し,その問題点を\mbox{整理する.}第３章では,国立国語研究所での研究に基づき形容詞全体を分類整理する尺度を定め,多様なタイプの形容詞を分析対象として抽出可能とする.また,本論文で利用するコーパスについても説明する.第４章では形容詞無依存ルールと形容詞依存ルールに分けて検証し,その精度とルールの拡張について述べる.また,今回までに,７０００件を越えるデータが蓄積されたので,直感的に決定していた形容詞無依存ルールのルール間の適用順位についても検証する.第５章では,対象語の拡張に伴い,新たに検出できたルールについて説明を行い,全ルールを適用した後に得られる各形容詞の係りのDefault属性について説明する.第６章では,それらを適用した結果の係り解釈の精度と現行システムとの比較を行う.