現在のコンピュータシステムでは，人が書いた普通の文章から「何がどうした」といった文全体が表す状態・動作を読み取ることは容易にはできません．特に，係り受け関係がない場合や省略がある場合には解析精度が低下することが多く，情報抽出などへの応用の妨げになっている問題があります．私たちは，係り受け関係がない場合や主語・目的語等が省略されている場合にも「どうした」(述語)に対する「何が」(項) が持つべき意味カテゴリ等の条件を大量のデータから統計的に学習することで，精度の高い「何がどうした」の解析（述語項構造解析）を実現します．