自然で自発的な発話を対象とする音声翻訳ないし音声対話システムの構築を目指している．読み上げ文を対象とする音声認識研究においては文が処理単位となっている．また，従来の音声翻訳ないし音声対話システムへの入力は，文節区切りのようなゆっくり丁寧に発話された文を単位とする音声であった\cite{Morimoto96}．ここで，音声翻訳システムや音声対話システム等の音声認識応用システムへの入力となる機械的に自動処理可能な単位を「発話単位」と呼ぶことにすると，自然で自発的な発話を対象とする音声翻訳ないし音声対話システムへの入力としての発話単位は文に限定できない．一方，言語翻訳処理における処理単位は文である．書き言葉を対象とする自然言語処理システムにおける処理単位も一般に文である．話し言葉を対象とする言語翻訳処理における処理単位も文である\cite{Furuse97}．音声対話システムにおける問題解決器のための解釈の処理単位も暗黙の内に文ないし文相当のものを想定していると考えられる．ところで，本稿では文の定義の議論はしない．例えば，文献\cite{Masuoka92}等に文に関する説明がある．また，話し言葉における文は，無音と韻律に代表される表層のレベル，構造のレベル，意味のレベルで特徴付けられると言われるが，計算機処理から見て十分な知見は得られていない\cite{Ishizaki96}．そこで，本稿では文という術語は使わず，翻訳や解釈のための自然言語処理単位という観点から「言語処理単位」と呼ぶことにする．まず，{\bf2}で一つの発話を複数の言語処理単位に分割したり，複数の発話をまとめて一つの言語処理単位に接合する必要があることを，通訳者を介した会話音声データを使って示す．次に，{\bf3}でポーズと細分化された品詞の$N$-gramを使って，発話単位から言語処理単位に変換できることを実験により示す．最後に{\bf4}で全体をまとめ，今後の展望を述べる．