本論文では，ベイズ識別と仮説検定に基づいて，英文書の作成者の母語話者／非母語話者の判別（母語話者性の判別）を高精度で行う手法を提案する．WWW上の英文書を英語教育や英文書作成支援に利用する研究が盛んに行われている\cite{大鹿,佐野,大武}．WWW上にはオーサライズされた言語コーパスとは比べものにならないくらいの大量の英文書が存在するため，これを言語データとして活用することで，必要な言語データの量の問題をかなり克服できる．しかし，WWW上の英文書の質は様々であり，英語を母語とする者あるいはそれと同等の英語運用能力を有する者が書いた英文書（本論文では母語話者文書と呼ぶ）と英語を母語としない者が書いた誤りや不自然な表現を含む英文書（本論文では非母語話者文書と呼ぶ）とが混在している．WWW上の英文書を英語学習教材として使用する場合，あるいは，英語表現の用例集として使用する場合は，使用する英文書を母語話者文書に制限するのが望ましい．また，非母語話者に特有の文法的特徴や使用語彙の傾向を調査したり，非母語話者が犯しがちな不自然な表現を収集するには，大量の母語話者文書および非母語話者文書を必要とする．したがって，英語教育や英文書作成支援を目的としてWWW上の英文書を使用する場合，英文書の母語話者性判別を行う技術は非常に重要である．本論文で提案する英文書の母語話者性判別手法では，品詞$n$-gramモデルを言語モデルとし，判別対象の文書の品詞列（文書中の単語をその品詞で置き換えた列）の母語話者言語モデルによる生起確率と非母語話者言語モデルによる生起確率との比に基づいて判別を行う．$n=5,6,7$といった比較的大きな$n$-gramモデルを言語モデルとすることで，母語話者／非母語話者固有の特徴をより良く扱うことが可能となり，判別精度の向上が期待できる．しかしその反面，両言語モデルのパラメタ（$n$-gram確率）を最尤推定した場合，母語話者／非母語話者文書間で品詞$n$-gramモデルのパラメタ値に大きな違いがあるのか，学習データの統計的な揺らぎに起因するものなのかが区別できない．$n=3$という条件部が短い$n$-gramモデルを用いて判別を行う場合でさえ，ゼロ頻度問題およびスパースネスの問題に対処するために，通常なんらかのスムージングを行う．これに対し，提案手法では，仮説検定に基づいた方法で両言語モデルにおける文書の生起確率の比を推定する．