近年，電子化された大規模なテキストデータベース(コーパス)が身近に存在するようになり，その中から必要とする情報のみを高速に検索することができるテキスト検索システムの重要性が改めて認識されるようになってきた．また，検索の目的としても，単にある文字列を検索してくるというだけでなく，用例ベースの翻訳支援システムなどで要求されるように，ある言い回し，ある種の意味内容について検索してくるといった高度な検索が求められるようになってきた\cite{Kishimoto1994}．このような高度な検索のためには，検索対象であるテキストデータを解析して種々の情報をあらかじめ付加しておく必要がある(タグ付きコーパス)．タグ付きコーパスとしては，形態素解析を行って単語に分割し，品詞情報を付加したものが作成されているが，前述のような検索要求に対しては，これではまだ不十分であり，構文情報を付加したデータが望まれる．しかし，長文を含む一般の大量のテキストに対して，安定的に高精度の構文解析を行うことは現状ではまだ困難である．我々は以前，人手により構文解析したコーパス(約3500文)を実験的に作成し，これを対象とした用例検索システムTWIXの構築を行ったが\cite{HyodoAndIkeda1994}，実用的なレベルの大規模な構文付きコーパスを作成するには人手による方法では現実的ではない．そこで我々は，必ずしも常に完全な構文木ではないが，場合によっては部分的に曖昧さを残したままの解析木を，表層的な情報のみを用いて安定的に求める骨格構造解析手法を開発し，これを用いて構文付きコーパスを構築することを試みた．さらに，この構文付きコーパスを対象として，分類語彙表の意味分類を利用した意味コード化をも加え，類似用例検索システムの構築を行った．本システムでは，構文的制約(係り受け構造)を指定して検索できるので，単語レベルの検索では検索されてしまうような多くの不適切な用例を絞り込むことが可能となる．本研究では，講談社和英辞典およびオーム社科学技術和英大辞典の用例(約8万文)について，骨格構造解析により構文付きコーパスの作成を行なった．このうち200文を取り出して解析結果を評価したところ，骨格構造解析結果中に正しい解析木を含んでいるものは約93\%，その中で，係り先が曖昧な文節は約8\%であり，高い精度が得られることを確認した．また，このコーパスを対象として類似用例検索システムによる検索実験を行い，骨格構文構造を用いることの有効性，さらに意味コード化の有用性を確認した．以下では，２章で骨格構造解析と構文付きコーパスの作成方法について述べ，３章で類似用例検索システムの実現方法，４章で検索実験とそれについての考察を行う．