コロケーション(Collocation)の知識は，単語間の共起情報を与える言語学的に重要な知識源であり，機械翻訳をはじめとする自然言語処理において，重要な意味をもっている．コロケーションとは，テキスト中に頻繁に出現する単語の組み合わせであり，言語的あるいは慣用的な表現であることから，様々な形態が考えられる．その例として，``{\itThankyouverymuch}''や``{\itIwouldliketo}''のような単語が連続している表現と，``{\itnotonly〜but(also)〜}''や``{\itnotsomuch〜as〜}''のように単語間にギャップを持つ不連続な表現が存在する．これらの表現はそれを一つのまとまった単位として処理する必要があり，その知識は機械翻訳への適用をはじめとして，音声・文字認識における認識結果の誤り訂正\cite{Omoto96}や，第二外国語を学習する際の手助けとするような言語学習や言語教育の分野にも適用できる\cite{Kita94a,Kita97}．以上のように，コロケーションの収集・整理は言語学的にも機械処理の面からも有益であるため，その収集の仕方は自然言語処理における重要な課題である．しかし，人手による収集では膨大な時間と手間が必要となり，かつコロケーションの定義が曖昧であるためにその網羅性・一貫性にも問題が生じる．これらの点から，コロケーションを自動的に抽出・収集する方法として，相互情報量を用いた方法\cite{Church90}，仕事量基準を用いた方法\cite{Kita93,Kita94b}，$n$-gramを用いた方法\cite{Nagao94}，2つの単語の位置関係の分布を考慮する方法\cite{Smadja93}をはじめとして様々な方法が提案されている\cite{Shinnou94,Shinnou95a,Shinnou95b}．しかし，従来の方法の多くは連続したコロケーションを抽出の対象としており，不連続なコロケーションの抽出に関する研究はごく少数であった\cite{Omoto96,Ikehara95}．本論文では，単語の位置情報に基づき，連続型および不連続型の二種類のコロケーションをコーパスから自動的に抽出する方法を提案する．提案する手法は，コーパス全体からコロケーションを抽出するだけではなく，指定された任意の範囲(たとえば，何番目の文，または何番目から何番目の文の中)にあるコロケーションを同定することができる．また，提案する手法は，言語に依存しない(言語独立の)方法であり，機械翻訳等への様々な活用が期待できる．以下，本論文の第\ref{Sec:extract_abstract}節では，提案する手法の基本的な考え方とその特徴について述べる．本手法では，単語の位置情報をとらえるために，コーパス・データを受理する有限オートマトンを用いるが，第\ref{Sec:alergia_algorithm}節では，我々の用いたオートマトン学習アルゴリズムであるALERGIAアルゴリズムについて概略を述べる．第\ref{Sec:extract_algorithm}節では，第\ref{Sec:extract_abstract}節で述べた考えに基づく位置情報を用いた自動抽出アルゴリズムを提案する．第\ref{Sec:experiment}節では，本手法をATR対話コーパスに適用した結果を示し評価を行う．