インターネットの普及にともない，多種多様な電子情報が至るところに蓄積され，溢れている．我々は，インターネットを介して，時と場所を選ばず，即座にそれらの情報にアクセスすることができるが，その量は非常に膨大である．「情報爆発」というキーワードのもと，わが国でも文部科学省，経済産業省が新しいプロジェクトを立ち上げ，新技術の開発に取り組み始めている．この膨大な量の情報を人手で処理することは，不可能に近い．情報には文書，画像，音声，動画など様々なものがあるが，自然言語で書かれた文書情報は，その中で最も重要な情報の1つである．文書情報を機械的に処理する技術の研究，言い換えると自然言語処理技術の研究が極めて重要になっているのはそのためである．自然言語処理技術は，2つに大別される．コーパス（統計）ベースの手法とルール（文法規則）ベースの手法である．自然言語処理技術の1つである音声認識の精度のブレイクスルーがあったことにより，最近では，コーパスベースの手法が自然言語処理技術の世界を席巻している．これは網羅性のある文法規則を開発することが困難であったことが主な要因としてあげられる．これに対し，コーパスベースの手法は，そこから得られた統計データに文法規則性が反映されており，コーパスの量を増やすことで，文法規則性をより精密に反映させることができるという考えに基いている．ところが統計データからは陽に文法規則が取り出されるわけではなく，文法規則を取り出し，それをどう改良すべきかは分からない．文法規則は機械（コンピュータ）で扱うことができる規則でなければならない．多種多様な分野の日本語の文書処理を行う文法規則の数は，およそ数千の規模になると言われている．ところがこのような日本語の文法規則を言語学者ですら作成したという話をまだ聞かない．これに対し，コーパスベースの手法による日本語文の文節係り受け解析の精度は90\%に達する\cite{kudo:2002,uchimoto:99}．これがルールベースの方法が自然言語処理技術の中心ではなくなってきた大きな理由である．ところが，最近，コーパスベースの自然言語処理法も解析精度に飽和現象が見られる．精度をさらに向上させようとすれば，現存するコーパスの量を1桁以上増やさなくてはならないといわれている．これは，音声認識精度の向上でも問題になりはじめているが，コーパスの量を1桁以上増やすことは容易なことではない．この限界を越える技術として，闇雲にコーパスの量を増やすのではなく，ルールベースの方法を再考すべき時期に来ていると考えている．本論文では，一般化LR(GeneralizedLR;GLR)構文解析\cite{deremer:82,aho:86,tomita:91}に注目する．一般化LR構文解析は，文法(CFG)規則をLR構文解析表（LR表）と呼ばれるオートマトンに変換し，効率的に解析を行う\footnote{一般化LR構文解析は，構文解析結果の順序付けに確率一般化LRモデル\cite{inui:00,briscoe:93,charniak:96,jelinek:98}を用いることができるので，ルールベース手法にコーパスベース手法を融合したハイブリッドな方法であるといえる．}．このLR表には，CFG規則のほかに品詞（終端記号）間の接続制約(adjacentsymbolconnectionconstraints;ASCCs)を反映させることもできる．品詞間の接続制約を反映させることにより，接続制約に違反する解析結果を受理しないLR表を作成できるだけでなく，LR表のサイズ（状態数や動作（アクション）数）を縮小することもでき，その結果，構文解析の使用メモリ量や解析所要時間の削減，統計データを取り入れた場合の解析精度向上の効果の増大が期待できる．品詞間接続制約をCFG規則に直接反映させることも可能であるが，非終端記号の細分化によって規則数が組み合わせ的に増大し，CFG作成者への負担やLR表のサイズの増大を招く．品詞間接続制約のLR表への組み込み手法は，これまでにも提案されているが\cite{tanaka:95,li:95}，従来の手法では，LR表中の不要な動作を十分に削除できない問題があった．本論文では新しい組み込み手法を提案し，従来の手法では削除できなかった不要な動作も削除できることを実験により示す．本論文の構成は以下のとおりである．第\ref{sec:mslr}節では，まず，一般化LR構文解析アルゴリズムを採用しているMSLRパーザ\cite{shirai:00}について説明し，従来の品詞間接続制約のLR表への組み込み手法の問題点を述べる．その問題点を踏まえ，第\ref{sec:improvement}節で新しい組み込み手法を提案し，第\ref{sec:evaluation}節で評価実験を行う．第\ref{sec:completeness}節では，提案アルゴリズムの完全性について考察を行う．最後に，第\ref{sec:conclusion}節で結論と今後の課題について説明する．