本論文では，日本語連続音声認識用のN-gram言語モデルの学習に用いる形態素データを，テキストデータから自動的に生成することを目的として，品詞および可変長形態素列の複合N-gramを用い，日本語テキストデータを自動的に形態素解析する手法を提案する．複合N-gramは，品詞，形態素，形態素列を単位としたN-gramで，少ないデータ量から高い予測精度を持つ言語モデルである．また，品詞から未知語が出現する確率を定式化することにより，未知語の形態素解析を行えるようにモデルの改良を行った．形態素解析実験の結果，複合N-gramの形態素同定率は最高99.17\%で，従来のルールベースによる方法よりも正確に形態素の同定が行えることが判明し，提案手法の有効性を確認した．また，読みまで含めた評価を行った場合でも，最高98.68\%の正解率が得られた．未知語を含む文の形態素解析では，全ての語いが辞書に登録されている場合と比較して0.8\%程度の低下に抑えることができた．