本論文では，言語のクラスタリングに関する新しい手法を提案する．提案する手法では，まず各言語の言語データから確率的言語モデルを構築し，次に確率的言語モデルの間に導入した距離に基づき，元の言語に対するクラスタリングを実行する．本論文では，以上の手法を$N$-gramモデルの場合について詳しく述べている．また，提案した手法を用いて，ECI多言語コーパス(EuropeanCorpusInitiativeMultilingualCorpus)中の19ヶ国語のテキスト・データから，言語の系統樹を再構築する実験を行った．本実験で得られた結果は，言語学で確立された言語系統樹と非常に似ており，提案した手法の有効性を示すことができた．