コーパスに基づく確率的言語モデルとして，従来は主に語彙統語論的な
モデルが扱われてきた．
我々は，より高次の言語情報である対話に対する確率的モデルを，
コーパスから自動的に生成するための研究を行った．
本研究で用いたコーパスは，ATR 対話データベース中の「国際会議参加登録」
に関する対話データであり，各発話文には，発話者のラベルおよび
陳述・命令・約束などの発話行為タイプが付与されている．
本技術資料では，これらのコーパスから，２種類の方法を用いて，
確率的な対話モデルを生成する．
まず初めに，エルゴード HMM (Hidden Markov Model)を用いて，
コーパス中の話者ラベルおよび発話行為タイプの系列をモデル化した．
次に，ALERGIA アルゴリズムと呼ばれる，状態マージング手法に基づいた
学習アルゴリズムを用いて，話者ラベルおよび発話行為タイプの系列を
モデル化した．
エルゴード HMM の場合には，確率モデルの学習に先立ち，
モデルの状態数をあらかじめ決めておく必要があるが，
ALERGIA アルゴリズムでは，状態の統合化を繰り返すことにより，
最適な状態数を持つモデルを自動的に構成することが可能である．
エルゴード HMM あるいは ALERGIA アルゴリズムを用いることにより，
話者の交替や質問・応答・確認と
いった会話の基本的な構造を確率・統計的にモデル化することができた．
また，得られた確率的対話モデルを，情報理論的な観点から評価した．
発話タイプ付きコーパスを用いた確率的対話モデルの自動生成