自然言語の機械による処理方法の一つに，人間が与えた規則を用いて解析する方法がある．この方法では，一般に知識が複雑になるほど精密な解析ができるが，この複雑化に伴い知識獲得が難しくなるため，解析の対象となる話題を限定することがほぼ必須となる．この点において，人間により与えられた規則にのみ基づく解析は，限界にきているとの見方もある．これに対して，自然言語に関する統計的情報を自然言語処理に利用する研究が盛んに行われている\cite{utsu,kudo,mich}．人間によって与えられた規則を元に解析を行う方法においても，規則の適用される確率を統計的に調べておくことにより良い結果が得られることが多く，統計的な情報を自然言語処理に用いることは処理の効率化に効果があるとみられる．筆者らは既に，統計情報を自然言語処理に利用する方式の一つとして，コーパスに基づいて日本語文法を自動獲得する方法を提案している\cite{yoko2}．この獲得法は，まず構文木情報の付加されたコーパスから多数の文の構文木を作成し，それぞれの節点にランダムに非終端記号を割り当て，その後この割当てをエントロピーにより評価し，エントロピーが最小となるようシミュレーテッド・アニーリング法により割り当てを変更するものである\cite{shan,asai,patr}．この方法を新聞記事の文法の獲得に適用した所，得られた文法は終端記号と非終端記号との間の置き換え規則のエントロピーが比較的高いことがわかった．従って，この獲得法の単位として形態素より長い単位---認知単位---を利用することによりエントロピーを下げれば，パーザの動作効率を高めることができると期待される．本論文ではこのような知見に基づき，形態素より長い単位を人間による知覚実験の結果から定義し，文法の自動獲得に応用した，新しい方法を提案する．