「動詞で構成された連体修飾節V+名詞Aの名詞B」型名詞句の表現で，VがAとB のどちらに係るのかを判定する手法は，安井らにより提案された[1]．その手法 は言語情報をもとに作られた6つの個別解析方法を決定リストで統合したも のである． しかし，安井らの研究では，テストデータの信頼性が確認されておらず，評価 実験の結果が不明確であった． また，自然言語処理分野では，係り先データとして，京大コーパス[2]が広く使 用されているが，京大コーパスでは係り先があいまいなものを無理に一方に係り 先を指定している．
そこで本研究では，京大コーパスをベースに，信頼性を確保した係り先データ を作成し，そのデータを用いて，安井らの提案した自動解析手法の評価実験を行う．
本研究では，係り先データ作成のための「V+AのB」型名詞句は，京大コーパスよ り約2,000件抽出した．そのデータに対し，予備実験において作業 精度が高かった作業者10名から3人組を作り，名詞句一件に対し，3人で係り先の 判定を行ってもらった． その後，3人組で多数決を行い，その結果の付与先が京大コーパスと一致したもの 1,590件を信頼性のあるデータとした．次に，作成した係り先データをテストデー タに用いることで，安井らの提案手法の有効性評価を行った．その結果，提案手 法の正解率は75.5%となった． また，比較のために行ったデフォルト規則(全て 「A係り」)による実験の 結果は77.3%であった．
安井らの提案手法を調査したところ，安井らが提案した手法で使われている6つの 個別解析方法のうち，4つの個別解析方法の信頼度(ある解析方法が適用されたと きに，正解が出力される確率)が，デフォルト規則の正解率よりも低い値いとなっ ていることがわかった． そこで，デフォルト規則よりも高い信頼度を持っているCBS法，IPS法およびデフォルト 規則を用いて評価 実験を再度行った．その結果は正解率が81.1%となった．
安井らの提案手法は，デフォルト規則の正解率よりも結果が悪くなったことから， その有効性の確認はできなかったが，その中でのCBS法，IPS法は有効であることを確認した．