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(HiddenMarkovModel)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．