@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00048852,
 author = {西岡山, 滋之 and 宇津呂, 武仁 and 松本, 裕治 and Shigeyuki, Nishiokayama and Takehito, Utsuro and Yuji, Matsumoto},
 issue = {63(1998-NL-126)},
 month = {Jul},
 note = {日本語の長文で一文中に従属節が複数個存在する場合，それらの節の間の係り受け関係を一意に認定することは非常に困難である．また，このことが日本語の長文を構文解析する時に最大のボトルネックの一つとなっている．本論文では，大量の構文解析済コーパスから，統計的手法により，従属節節末表現の間の係り受け関係を判定する規則を自動抽出する手法を提案する．統計的手法として，決定リストの学習の手法を用いることにより，係り側・受け側の従属節の形態素上の特徴と，二つの従属節が係り受け関係にあるか否かの間の因果関係を分析し，この因果関係を考慮して，従属節節末表現の間の係り受け関係判定規則を学習する．また，実際に，EDR日本語コーパスから抽出した係り受け情報を用いて，本論文の手法の有効性を検討した結果についても述べる．, Dependeny analysis of Japanese subordinate clauses is one of the most difficult phase in the syntactic analysis of Japanese long sentences. This paper proposes a corpus-based method of learning preference rule of deciding dependency relation of Japanese subordinate clauses. We utilize morphological cues included in the subordinate clauses and statistically estimate the co-relation of those cues and dependency relation of Japanese subordinate clauses. In the experimental evalution on EDR Japanese parsed corpus, we discover that there exist several morphological cues that are quite effective in deciding dependency relation of Japanese subordinate clauses.},
 title = {コーパスからの日本語従属節係り受け選好情報の抽出},
 year = {1998}
}