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-formedsubstringtable)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．