日本語文の表層的な解析には,\係り受け解析がしばしば用いられる．\係り受け解析とは,\一つの文の中で,\どの文節がどの文節に係る(広義に修飾する)かを定めることであるが,\実際に我々が用いる文について調べて見ると,\2文節間の距離とそれらが係り受け関係にあるか否かということの間に統計的な関係のあることが知られている．\すなわち,\文中の文節はその直後の文節に係ることがもっとも多く,\文末の文節に係る場合を除いては距離が離れるにしたがって係る頻度が減少する\cite{maruyama}．係り受け距離に関するこのような統計的性質は「どの文節も係り得る最も近い文節に係る」というヒューリスティクス\cite{kurohashi}の根拠になっていると思われる．しかし実際には「最も近い文節に係ることが多い」とは言え,\「最も近い文節にしか係らない」というわけではない．\したがって,\係り受け距離の統計的性質をもっと有効に利用することにより,\係り受け解析の性能を改善できる可能性がある\cite{maruyama}．本論文では,総ペナルティ最小化法\cite{matsu,ozeki}を用いて,係り受け距離に関する統計的知識の,係り受け解析における有効性を調べた結果について報告する．総ペナルティ最小化法においては,2文節間の係り受けペナルティの総和を最小化する係り受け構造が解析結果として得られる．ここでは,係り受け距離に関する統計的知識を用いない場合と,そのような知識を用いて係り受けペナルティ関数を設定するいくつかの方法について,解析結果を比較した．また,「係り得る最も近い文節に係る」というヒューリスティクスを用いた決定論的解析法\cite{kurohashi}についても解析結果を求め,上の結果との比較を行った．学習データとテストデータを分離したオープン実験の結果や統計的知識を抽出するための学習データの量が解析結果に与える効果についても検討した\cite{tyou}．