\label{section:はじめに}\vspace{-0.5\baselineskip}形態素解析は，日本語における自然言語処理の基礎であり，非常に重要な処理である．形態素解析の入力は文字列であり，出力は単語と品詞の組（形態素）の列である．形態素解析の出力は，固有表現抽出や構文解析などの後段の言語処理の入力となるばかりでなく，情報検索システムやテキストマイニング等の自然言語処理の応用の入力として直接利用される．そのため，形態素解析の精度は自然言語処理やその応用に大きな影響を与える．昨今，自然言語処理の応用は医療\cite{電子カルテからの副作用関係の自動抽出}や法律\cite{日英特許コーパスからの専門用語対訳辞書の自動獲得}からWeb文書\cite{2ちゃんねる解析用の形態素解析器の作成}まで多岐に渡る．したがって，様々な分野のテキストに対して，高い形態素解析解析精度を短時間かつ低コストで実現する手法が望まれている．現在の形態素解析器の主流は，コーパスに基づく方法である．この方法では，統計的なモデルを仮定し，そのパラメータをコーパスから推定する．代表的な手法は，品詞$n$-gramモデル\cite{統計的言語モデルとN-best探索を用いた日本語形態素解析法}，全ての品詞を語彙化した形態素$n$-gramモデル\cite{形態素クラスタリングによる形態素解析精度の向上}，条件付き確率場(CRF)\cite{Conditional.Random.Fields.を用いた日本語形態素解析}などを用いている．これらの統計的手法は，パラメータをコーパスから推定することで，際限なきコスト調整という規則に基づく方法の問題を解決し，コーパス作成の作業量に応じて精度が確実に向上するようになった．一方，これらの既存の統計的手法による形態素解析器で，医療や法律などの学習コーパスに含まれない分野のテキストを解析すると実用に耐えない解析精度となる．この問題に対して，分野特有の単語を辞書に追加するという簡便な方法が採られるが，問題を軽減するに過ぎない．論文等で報告されている程度の精度を実現するには，解析対象の分野のフルアノテーションコーパスを準備しなければならない．すなわち，解析対象の分野のテキストを用意し，すべての文字間に単語境界情報を付与し，すべての単語に品詞を付与する必要がある\footnote{CRFのパラメータを部分的アノテーションコーパスから推定する研究\cite{日本語単語分割の分野適応のための部分的アノテーションを用いた条件付き確率場の学習}もあるが，能動学習などの際に生じる非常にスパースかつ大規模な部分的アノテーションコーパスからの学習の場合には，必要となる主記憶が膨大で，現実的ではない．}．この結果，ある分野のテキストに自然言語処理を適用するのに要する時間は長くなり，コストは高くなる．本論文では，上述の形態素解析の現状と要求を背景として，大量の学習コーパスがある分野で既存手法と同程度の解析精度を実現すると同時に，高い分野適応性を実現する形態素解析器の設計を提案する．具体的には，形態素解析を単語分割と品詞推定に分解し，それぞれを点予測を用いて解決することを提案する．点予測とは，推定時の素性として，周囲の単語境界や品詞情報等の推定値を参照せずに，周辺の文字列の情報のみを参照する方法である．提案する設計により，単語境界や品詞が文の一部にのみ付与された部分的アノテーションコーパスや，品詞が付与されていない単語や単語列からなる辞書などの言語資源を利用することが可能となる．この結果，従来手法に比して格段に高い分野適応性を実現できる．