近年，情報分野の認知度・重要度は急速に増し，それに伴って自然言語処理分野の研究もさらに活発なものとなっている．形態素論から構文論へと研究は進み，現在は意味論に関する研究がその中心となっている．比喩表現はその代表的なテーマの1つであり，我々の日常的なコミュニケーションも比喩表現の雛型としての言語知識に基づいた部分が多いとされている\cite{Lakoff-1}．比喩表現に関する研究は，近年細かく分類され，様々なアプローチによる研究が精力的に進められている．人工知能(自然言語処理)分野における比喩処理の研究として，Barndenは，ATT-Metaと呼ばれる比喩推論システムを試作している\cite{Barnden-1}．このシステムは，cnduitmetaphorと称する意味伝達に際しての理解のずれの枠組み\cite{Reddy-1}など，比喩表現についての言語学的な研究成果をもとに構築され，喩詞と被喩詞との意味的な共通領域を定量的に示すことができる．コンピュータに比喩を理解させるためには概念の類似性や顕現性に関する知識が必要となるが，TverskyやOrtonyは概念の属性集合の照合によって類似性を説明する線形結合モデルを提案し，顕現性を計算する際に重要な要素として情報の強度(intensity)と診断度(diagnosticity)を提案している\cite{Tversky-1,Ortony-3}．今井らは連想実験に基づいて構成される属性の束を用いてSD法の実験を行い，その結果を円形図上に配置し，さらに凸包という幾何学的な概念を用いて相対的に顕現性の高い属性の抽出を行っている\cite{Imai-1}．比喩表現を大きく直喩・隠喩的な比喩と換喩的な比喩とに分類すると，換喩的な比喩の研究として，村田らは「名詞Aの名詞B」「名詞A名詞B」の形をした名詞句を利用し，それを用いて換喩を解析することを試みている\cite{Murata-1}．内山らは換喩的な比喩を研究対象に，統計的に解釈する方法について述べている\cite{Uchiyama-1}．また内海らは直喩・隠喩的な比喩の研究について，関連性理論を基盤とした言語解釈の計算モデルを適用し，属性隠喩を対象として文脈に依存した隠喩解釈の計算モデルを提案している\cite{Utsumi-1}．しかしこれらの研究はいずれも比喩とわかっている表現の解釈を中心に行われており，実際の文章に現れる表現が比喩であるかどうかといった比喩認識については，あまり深い議論はなされていない．本研究は日本語文章の比喩表現，その中でも直喩・隠喩的な比喩について，その認識・抽出を目的としている．我々はこれまで確率的なプロトタイプモデル\cite{Iwayama-1}を利用して，コーパスから知識を取り出すことによって比喩認識に用いる大規模な知識ベースを自動構築する手法を提案し\cite{Masui-1}，動作に基づく属性に注目した観点からの比喩認識を提案してきた\cite{Masui-3}．これにより喩詞と被喩詞とからなる表現の定量的な比喩性判断が可能となった．しかし，この手法を実際の文章に現れる表現に対して適用するためには，比喩表現候補の喩詞と被喩詞とを正確に抽出できなければならない．これに対しては直喩の代表的な表現形式である``名詞Aのような名詞B''を対象に，構文パターンやシソーラスを用いる手法で研究を進めてきた\cite{Tazoe-1,Tazoe-2}が，喩詞・被喩詞を抽出する手法は，同時に``名詞Aのような名詞B''表現が比喩であるかどうかを判定することにも密接に関連するという結論に至った．本論文では``名詞Aのような名詞B''表現について，意味情報を用いたパターン分類によって比喩性を判定し，喩詞と被喩詞とを正確に抽出できるモデルについて提案する．本論文の構成を示す．\ref{sec:bunrui}章では``名詞Aのような名詞B''表現について意味情報を用いたパターン分類とそれぞれのパターンの特徴・比喩性を述べる．\ref{sec:teian}章では我々が提案する比喩性判定モデルの処理の流れを詳細に説明する．\ref{sec:ko-pasu}章ではコーパスを用いた判定実験結果について考察を加える．\ref{sec:hiyugo}章では明らかに比喩性を決定づける語の存在について検証する．