現在の連続音声認識研究では、構文規則等を用いた言語モデルによるパージング方式が主流である。この方式では、朗読音声などに対する認識では高いパフォーマンスが得られるが、システムの受理できる構文構造を仮定しているため、構文規則からの逸脱が多い自由発話には、基本的に対処できなくなる。そこで本研究では、トレリス探索過程に意味主導の言語モデルを統合し、直接意味パージングを行なう方式を提案する。この過程を、階層構造を持つネットワークによる漸進的言語理解の過程として実現する。このアプローチでは、フレーズがスポットされる毎にネットワークのノードを活性化し、漸進的に意味表現を構成する。逆に、意味制約を満たす予測単語を計算する。