話し言葉や対話における特徴として，旧情報や述語の一部が省略されるなど，断片的で不完全な発話が多く現れるという点をあげることができる．このような断片的あるいは不完全な発話を正しく認識／理解するためには，対話に対する適切なモデルが必要となる．また，話し言葉や対話の音声認識を考えた場合，認識候補の中には統語的にも意味的にも正しいが，対話の文脈の中では不適切な認識候補が存在する場合もある．例えば，文末の述語「〜ですか」と「〜ですが」は，お互いに誤認識されやすいが，対話モデルを用いることにより，このような誤認識を避けられたり，あるいは誤り訂正が可能となることが期待できる．文献\cite{Nagata92,Nagata94}では，発話行為タイプ(IllocutionaryForceType;IFT)のラベルが付いたコーパスから，IFTのマルコフモデルを学習し，このモデルが対話のエントロピーを大きく減少させることを示している．我々は，同様のIFT付きコーパスを用いて，対話構造を表す確率モデルを自動生成する研究を行なった．我々の研究においては，確率的対話モデルの生成に２種類の独立な方法を用いた．最初の方法では，IFT付きコーパスの話者ラベルおよび発話行為タイプの系列を，エルゴードHMM(HiddenMarkovModel)を用いてモデル化した．この方法では，モデルの構造(状態数)をあらかじめ定めておき，次にモデルのパラメータ(状態遷移確率，シンボル出力確率，および初期状態確率分布)を学習データから推定した．２番目の方法では，状態の統合化を繰り返すことにより，最適な状態数を持つモデルを自動的に生成することのできる状態マージング手法を用いた．近年，状態マージング手法に基づく確率モデルの学習アルゴリズムがいくつか提案されているが\cite{Stolcke94a,Stolcke94b}，我々はCarrascoらによるALERGIAアルゴリズム\cite{Carrasco94}を用いた．以下では，２節でIFT付きコーパスの概要について説明する．３節でエルゴードHMMによる対話構造のモデル化について述べ，４節で状態マージング手法による対話構造のモデル化について述べる．