現在，統計的言語モデルの一クラスとして確率文脈自由文法 (PCFG)
が広く知られている．また，括弧なしコーパスからPCFGを訓練する方法
として Inside-Outside (I-O)アルゴリズムが知られてきた．
I-O アルゴリズムは PCFG 用に効率化を施した EM
(expectation-maximization) アルゴリズムだが，
依然その計算速度に問題があることが知られている．
本論文では，文法構造があらかじめ与えられていることを前提に，
訓練過程を構文解析とEM学習に分離した高速 EM 学習法を提案する．
その中間データ構造にパーザが生成する WFST
(well-formed substring table) を用いる．
例えば，一般化LRパーザを用いると事前コンパイル・ボトムアップ
探索による効率性，および Chomsky 標準形を要求しないという一般性を
引き継ぐことができる．
一方EM学習では，WFSTのコンパクトさを利用して
効率的なパラメタ推定が行なわれる．
推定結果は I-O アルゴリズムで得られるものと一致する．
更に，文脈依存性を取り入れたPCFGの拡張モデルに対する多項式オーダの
EM学習法を示す．また，ATR対話コーパスを用いて実験を行ない，
訓練時間が大幅に短縮されていることを確認した．
bf WFSTに基づく確率文脈自由文法およびその
	拡張文法の高速EM学習法