膠着語である日本語文の解析手法として、これまで、統計情報を利用した係り受け解 析手法が提案されている。 統計的係り受け解析では、係り受けコーパスを用いて文節間の係り受け確率を求め、 尤度の高い係り受け構造を作成する。 しかし、係り受け推定時にコーパスデータの偏向の影響を強く受けるという問題があ る。 そこで本論文では、データの偏向を解消するための文節クラス化手法を提案する。 類似性の高い文節をまとめて同一クラスとして扱うことにより、コーパスには存在し ない新しい事例を獲得することができる。 名古屋大学ＣＩＡＩＲ車内音声対話コーパスを用いた係り受け解析実験の結果、クラ ス化の有効性を確認した。