\label{sec:intro}ある程度の長さの文章は，一般的に，複数のトピックからなる．そのような文章を切り分けて，それぞれの切り分けた部分が一つのトピックになるようにすることを，テキスト分割と呼ぶ．テキスト分割は，情報検索や要約などにおいて重要である．まず，情報検索においては，文書全体ではなく，ユーザの検索要求を満す部分(トピック)だけを検索した方が効果的である\cite{hearst93:_subtop_struc_full_lengt_docum_acces,salton96:_autom_text_decom_using_text,mochizuki2000}．また，要約においては，長い文書をトピックに分ければ，それぞれのトピックごとに要約を作成することにより，文書全体の要約を作成できるし，重要なトピックだけを選んで要約を作成することもできる\cite{kan98:_linear_segmen_segmen_signif,nakao00:_algor_one_summar_long_text}．これらの目的のために，多くの手法が研究されている\cite[など]{kozima93:_text_segmen_simil_words,hearst94:_multi_parag_segmen_expos_text,okumura94:_word_sense_disam_text_segmen,salton96:_autom_text_decom_using_text,yaari97:_segmen_expos_texts_hierar_agglom_clust,kan98:_linear_segmen_segmen_signif,choi00:_advan,nakao00:_algor_one_summar_long_text,mochizuki2000}．これらの手法の主な共通点は，これらの手法が，分割対象のテキスト(および辞書やシソーラス)しか分割に利用しないことである．たとえば，\cite{hearst94:_multi_parag_segmen_expos_text}は，テキスト内の単語分布の類似度しか分割に利用しない．言い換えれば，これらの手法は，その手法をテキスト分割に使用するにあたって，訓練データを必要としない．そのため，これらの手法は，訓練データの存在する分野に限られることなく，どんな分野の文章でも分割対象とすることができる．この点は重要である．なぜなら，情報検索や要約が対象とする文書は，分野を限定しない文書であるので，そのような文書に対応するためには，分野を限定しないテキスト分割の手法が必要であるからである．本稿で述べる手法も，これらの従来手法と同様に，訓練データを利用せずに，テキスト内の単語分布のみを利用してテキストを分割する．我々が，訓練データを利用しないテキスト分割手法を採用した理由は，我々が，テキスト分割の結果を利用して，長い文書を要約したり，講演のディクテーション結果を要約することを目的としているからである．そのためには，分野を限定しない(訓練データを利用しない)テキスト分割の方法が必要であるからである．本稿で述べる手法は，テキストの分割確率が最大となるような分割を選択するというものである．このようなアプローチは，分野を限定しないテキスト分割としては，新しいアプローチである．なお，従来の研究で，分野を限定しないテキスト分割の研究では，主に，語彙的な結束性を利用してテキストを分割している．その例としては，意味ネットワーク上での活性伝播に基づく結束性を利用するもの\cite{kozima93:_text_segmen_simil_words}や，単語分布の類似度(コサイン)を結束性としたもの\cite{hearst94:_multi_parag_segmen_expos_text}や，単語の繰り返し状況に基づいて結束性を計るもの\cite{reynar94:_autom_method_findin_topic_bound}や，文間の類似度としてコサインを直接使うのではなくコサインの順位を結束性の指標とするもの\cite{choi00:_advan}などがある．なお，テキスト分割の方法としては，訓練データを利用しない(分野を限定しない)方法の他に，訓練データを利用する方法もある．そのような方法の応用としては，複数ニュースを個々のニュースに分割するものがある\cite{allan98:_topic_detec_track_pilot_study_final_repor}．この場合には，分野が明確であり，また，訓練データも多量にあるので，訓練データを利用したシステムにより，ニュースの境界を推定し分割する手法が主流である\cite[など]{mulbregt98:_hidden_markov_model_approac_text,beeferman99:_statis_model_text_segmen}．しかし，そのような方法は，訓練データが利用できない分野については適用できないので，我々の目的である，テキスト分割の結果を利用して，長い文書を要約したり，講演のディクテーション結果を要約するためのテキスト分割手法としては適さない．以下，\ref{sec:model}章では，テキスト分割のための統計的モデルを述べ，\ref{sec:algorithm}章で，最大確率の分割を選択するアルゴリズムを述べる．\ref{sec:experiments}章では，まず，我々の手法を公開データに基づいて評価することにより，我々の手法が他の手法よりも優れた分割精度を持つことを示し，次に，我々の手法を長い文書に適用した場合の分割精度を述べる．\ref{sec:discussion}章は考察，\ref{sec:conclusion}章は結論である．