\label{sect_intro}計算機の急速な普及に伴い，様々な自然言語処理システムが一般に用いられるようになっている．中でも，日本語の仮名漢字変換は最も多く利用されるシステムの1つである．仮名漢字変換の使いやすさは変換精度に大きく依存するため，常に高精度で変換を行うことが求められる．近年では，変換精度の向上とシステム保守の効率化を両立させるために，確率的言語モデルに基づく変換方式である統計的仮名漢字変換\cite{確率的モデルによる仮名漢字変換}が広まりつつある．変換精度を向上させる上で問題となるのは，多くの言語処理システムと同様，未知語の取り扱いである．統計的仮名漢字変換では，文脈情報を反映するための単語$n$-gramモデル，入力である読みと出力である単語表記の対応を取るための仮名漢字モデルの2つのモデルによって出力文候補の生成確率を計算し，候補を確率の降順に提示するが，未知語（単語$n$-gramモデルの語彙に含まれない単語）を含む候補の生成はできない．この問題に対処して変換精度を向上させる一般的な方法は，仮名漢字変換の利用対象分野における未知語の読み・文脈情報を用いたモデルの改善である．仮名漢字変換の利用対象となる分野は多岐に渡っており，未知語の読み・文脈情報を含む対象分野の学習コーパスがあらかじめ利用可能であるという状況は少ない．このため，情報の付与されていない対象分野のテキストに必要な情報を付与して学習コーパスを新たに作成するということが行われる．しかしながら，未知語の中には，読みや単語境界をテキストの表層情報から推定することが困難な単語が少なからず存在する．このような場合には，対象分野の学習コーパスを作成するためにその分野についての知識を有する作業者が必要となるなど，コストの面で問題が多い．上記の問題を解決するために，本論文では，テキストと内容の類似した音声を認識することで未知語の読み・文脈情報を単語とその読みの組として自動獲得し，統計的仮名漢字変換の精度を向上させる手法を提案する．以下に手法の概略を述べる．まず，情報の付与されていない対象分野のテキストから，未知語の出現を考慮した単語分割コーパスである疑似確率的単語分割コーパスを作成し，未知語候補の抽出を行う．次に，疑似確率的単語分割コーパスから音声認識のための言語モデルを構築するとともに，未知語候補の読みを複数推定・列挙し，発音辞書を作成する．その後，言語モデルと発音辞書を用いて対象分野の音声を認識し，音声認識結果から単語と読みの組の列を獲得する．最後に，獲得した単語と読みの組の列を統計的仮名漢字変換の学習コーパスに追加して言語モデルと仮名漢字モデルを更新する．実験では，統計的仮名漢字変換のモデル構築に用いる一般分野のコーパスに，獲得した未知語の読み・文脈情報を追加し，モデルを再構築することで変換精度が向上することを確認した．本論文で提案する枠組みは，対象分野のテキストと音声の自動収集が可能であるという前提のもとで，未知語に対して頑健なモデルを構築することができるため，統計的仮名漢字変換の効率的かつ継続的な精度向上に有効である．