日本語処理において，単語の同定，すなわち文の単語分割は，最も
基本的かつ重要な処理である．
本論文では，日本語文字のクラス分類により得られた文字クラスモデルを
用いる新しい単語分割手法を提案する．
文字クラスモデルでは，推定すべきパラメータ数が文字モデルより
少ないという大きな利点があり，文字モデルより頑健な推定を可能とする．
したがって，文字クラスモデルを単語分割へ適用した場合，
文字モデルよりもさらに頑健な未知語モデルとして機能することが
期待できる．
文字クラスタリングの基準はモデルの推定に用いるコーパスとは別に
用意したコーパスのエントロピーであり，探索方法は貧欲アルゴリズムに
基づいている．このため，局所的にではあるが最適な文字のクラス分類が
クラスの数をあらかじめ決めることなく得られる．
ATR 対話データベースを用いて評価実験を行った結果，
文字クラスモデルを用いた提案手法の単語分割精度は文字モデルによる精度
より高く，特に，文字クラスを予測単位とする可変長 $n$-gram クラスモデルでは
オープンテストにおいて再現率 96.38\%，適合率 96.23\% の高精度を達成した．
文字クラスモデルによる日本語単語分割