\label{hajime}共参照解析とは，ある表現が他の表現と同一の対象を指していることを同定する解析のことであり，計算機による自然言語の意味理解を目指す上で重要な技術である．本研究では，日本語文における，同一文章内の表現間の共参照である文章内共参照を解析の対象とする．文章内共参照では，ある表現（照応詞）が文章中の先行する表現（先行詞）と同一の対象を指している場合にそれを認識することが目的となる．共参照における照応詞としては，普通名詞，固有名詞，代名詞の3つが考えられる．英語などの言語では照応詞として代名詞が頻繁に使用されるが，日本語では代名詞の多くはゼロ代名詞として省略されるため，照応詞の多くは普通名詞，固有名詞が占めている．ゼロ代名詞の検出・解析（ゼロ照応解析）も，意味理解を目指すためには欠かすことのできない解析であり，多くの研究が行われている\cite{Seki2002,Kawahara2004a,Iida2006}．ゼロ照応解析は，先行する文中から先行詞を同定するという点では共参照解析と同じであるが，ゼロ代名詞の認識が必要である点，省略されているため照応詞自体に関する情報がない点で異なっており，より応用的なタスクであると言える．本研究では，高精度な照応解析システムを実現するためには，まず基礎的な照応解析である共参照解析の精度向上が重要であると考え，共参照解析の精度向上を目指す．共参照解析の手法としては大きく分けて，人手で作成した規則に基づく手法と，タグ付きコーパスを用いた機械学習に基づく手法がある．英語を対象とした共参照解析では，これらの2手法によりほぼ同程度の精度が得られている\cite{Soon2001,Ng2002a,Zhou2004}．一方，日本語の場合は規則に基づく手法で高い精度が得られる傾向がある\cite{Iida2003,Murata1996b}\footnote{これらの研究では使用しているコーパスが異なるため単純には比較できないものの，新聞記事を対象とした予備実験の結果，規則に基づく手法でより高い精度が得られた．}．日本語において規則に基づく手法で高い精度が得られるのは，普通名詞，固有名詞間の共参照関係が大部分であり，語彙的情報が非常に大きな役割を占めるため，機械学習によって得られる性向が，人手で作成した規則でも十分に反映できているためであると考えられる．そこで本研究では基本的に，人手で設定した規則に基づく共参照解析システムを構築する．照応詞が普通名詞，固有名詞となる場合，照応詞と先行詞の関係は大きく以下のように分類できる．\begin{enumerate}\item照応詞の表記が先行詞の表記に含まれているもの：Ex.大統領官邸=官邸\label{most1}\item同義表現による言い換え：Ex.北大西洋条約機構=NATO\label{most2}\itemその他（クラスとインスタンス，上位語と下位語など）：Ex.1995年=前年\label{most3}\end{enumerate}このうち，\ref{most1}は基本的に照応詞が先行詞と一致する場合や，末尾に含まれている場合で，特別な知識がなくても認識が可能である．ただし，末尾が一致する場合すべてが共参照関係にあるわけではなく，精度の高い解析のためには照応詞，先行詞が指すものを解析する必要がある．例えば次のような2文があった場合，いずれの文にも「結果」という語が複数回出現するが，aではそれらが同一の内容を指しているのに対し，bでは異なる内容を指している．\exs{a.&2006FIFAワールドカップ優勝国予想アンケートを行った．\underline{結果}はブラジルがトップだった．アンケート\underline{結果}の詳細はWebで見られる．\label{kekka}\\&b.&先月行なわれた韓国との親善試合の\underline{結果}を受けアンケートを行った．アンケート\underline{結果}から以下のようなことが判明した．}\\これらの違いを正しく解析するためには，a中の「結果」はともに「アンケートの結果」を意味しているのに対し，b中の「結果」は順に「試合の結果」，「アンケートの結果」を意味していることを認識する必要がある．そこで本研究では，係り受け解析，および，自動構築した名詞格フレームに基づく橋渡し指示(bridgingreference)解析により名詞句の関係を解析し，その結果を共参照解析の手掛りとして用いる．2は「北大西洋条約機構」と「NATO」のように，同義表現を用いた言い換えとなっている場合である．同義表現を用いた言い換えとなっている場合，人間が同一性を理解する場合も，事前の知識がないと困難な場合も多い．そこで，同義表現に関する知識を事前にコーパスや国語辞典から自動的に獲得し，獲得した同義表現知識を共参照解析に使用する．\ref{most3}については，シソーラスを用いたり，文脈的な手がかりを用いることによって解決できる場合があると考えられるが，本研究では解析を行なわず，今後の課題とする．