label{sec:intr}構文解析は自然言語処理の基礎技術として研究されてきたものであり，それを支える枠組の一つに言語学上の理論があると考えるのが自然であろう．過去においては言語に関する理論的理解の進展が解析技術の開発に貢献していたことは改めて述べるまでもない．しかし，現状はそうではない．現在開発されている様々な解析ツールには文法理論との直接的な関係はない．形態素解析や係り受け解析には独自のノウハウがあり，またそうしたノウハウは言語学上の知見とは無関係に開発されている．そのような事情の背景には，自然言語処理に文法理論を導入することは実用向きではない，という見解があった．また，そもそも自然言語処理という工学的な技術が文法理論の応用として位置付けられるものであるかどうかすら明確ではない．工学的なシステムは，1970年代，学校文法を発展させたものか，60年代の生成文法などにもとづいて開発されていた．そのようなアプローチの問題は個別的な規則を多用したことにあり，様々な言語現象にわたる一般性が捉えられないばかりか，肥大した文法は処理効率の面でも望ましいものではなかった．素性構造(featurestructure)の概念の形式化が進んだ80年代は，それを応用した構文解析などの研究が行われていた．研究の関心は専ら単一化(unification)という考え方が言語に特徴的な現象の説明に有効かどうかを明らかにすることであった．そのため構文解析器の開発は文法の構築と並行して行われたものの，実用面より理論的な興味が優先された．90年代になると，コーパスから統計的推定によって学習した確率モデルを用いる手法が，人手で明示的に記述された文法に匹敵する精度を達成しつつあった．しかしながら，コーパスだけに依存した方法も一つの到達点に達し，そろそろ限界が感じられてきている．これらの文法システムに共通する特徴は，自然言語に関する様々な知見を何らかの計算理論にもとづいて実装しようと試みていることである．そのような知見は言語に関する人間の認知過程の一端を分析して得られたものに他ならないが，そもそも人間の情報処理というものが他の認知活動と同様に部分的な情報を統合して活動の自由度をできるだけ小さく抑えているようなものであるならば，言語も人間が処理している情報である以上，そのような性質を持つものと考えることができる．その意味で，構文解析が果たすべき役割とは，文の構造といった言語に関する部分的な情報を提供することで可能な解析の数を抑制することにあり，またより人間らしい，あるいは高度な自然言語処理に向けての一つの課題は，そのような言語解析における部分的な情報の統合にあると考えることができる．本論文ではこういう前置きをおいた上で，現在NAISTで開発中の文法システムを概観し，自然言語処理に文法理論を積極的に導入した構文解析について論じてみたいと思う．言語データを重視する帰納的な言語処理とモデルの構築を優先する演繹的な文法理論を両立させた本論のアプローチは，どちらか一方を指針とするものよりも，構文解析，あるいは言語情報解析においてシステムの見通しが良いことを主張する．また，このような試みが自然言語処理における実践的な研究に対してどのようなパースペクティブを与えるか，ということも述べてみたい．本論文の構成は以下のとおりである．文法理論は言語の普遍的な(universal)性質を説明する原理の体系であるが，\ref{sec:jpsg}節では，言語固有の(language-specific)データを重視して構築していながらも普遍的体系に包含されるような日本語文法の骨子を明示的に述べる．\ref{sec:jl}節以下は，日本語特有の現象についての具体的分析を示す．形式化が進んでいる格助詞，取り立て助詞，サ変動詞構文を例に．言語現象の観察・基本事項の抽出を踏まえた上で，断片的な現象の間に潜む関連性が我々の提案する文法に組み込まれた一般的な制約によって捉えられることを示す．\ref{sec:adn}節では，本論の構文解析の問題点の一つ，連体修飾の曖昧性について検討する．一般に，コーパス上の雑多な現象を説明するための機構を文法に対して単純に組み込んでしまうと曖昧性は増大する．しかし，格助詞に関わる連体修飾については，文法全体を修整することなく不必要な曖昧性を抑えることができる．ここでは各事例の検討を交えながら，その方法について述べる．\ref{sec:cncl}節は総括である．本論文が示したことを簡単にまとめ，締めくくりとする．\setcounter{section}{1}