日本語文章における代名詞などの代用表現の指す対象が何であるかを把握することは, 対話システムや高品質の機械翻訳システムを実現するために必要である. そこで, 本研究では用例, 表層表現, 主題・焦点などの情報を用いて指示詞・代名詞・ゼロ代名詞などの指示対象を推定する. 従来の研究では, 代名詞などの指示対象の推定の際には意味的制約として意味素性が用いられてきたが, 本研究では対照実験を通じて用例を意味素性と同様に用いることができることを示す. また, 連体詞形態指示詞の推定に意味的制約として「AのB」の用例を用いるなどの新しい手法を提案する. 指示対象を推定する枠組は, 以下のとおりである. 指示対象の推定に必要な情報をすべて規則にする. この規則により指示対象の候補をあげながら, その候補に得点を与える. 得点の合計点が最も高い候補を指示対象とする. この枠組では規則を柔軟に書くことができるという利点がある. この枠組で実際に実験を行なった結果, 指示詞・代名詞・ゼロ代名詞の指示対象を学習サンプルにおいて87%の正解率で, テストサンプルにおいて78%の正解率で, 推定することができた.
