\label{sec:introduction}形態素解析は日本語解析の重要な基本技術の一つとして認識されている．形態素解析の形態素とは，単語や接辞など，文法上，最小の単位となる要素のことであり，形態素解析とは，与えられた文を形態素の並びに分解し，それぞれの形態素に対し文法的属性(品詞や活用など)を決定する処理のことである．近年，形態素解析において重要な課題となっているのは，辞書に登録されていない，あるいは学習コーパスに現れないが形態素となり得る単語(未知語)をどのように扱うかということである．この未知語の問題に対処するため，これまで大きく二つの方法がとられてきた．一つは未知語を自動獲得し辞書に登録する方法(例えば\cite{Mori:96}など)であり，もう一つは未知語でも解析できるようなモデルを作成する方法(例えば\cite{Kashioka:97,Nagata:99}など)である．ここで，前者の方法で獲得した単語を辞書に登録し，後者のモデルにその辞書を利用できるような仕組みを取り入れることができれば，両者の利点を生かすことができると考えられる．森らはn-gramモデルに外部辞書を追加する方法を提案している\cite{Mori:98}．ある文字列が辞書に登録されている場合にその文字列が形態素となる確率を割り増しするような方法である．しかし，わずかな精度向上に留まっていることから，n-gramモデルでは辞書の情報を利用する仕組みを容易に組み込むのは難しいのではないかと考えられる．本論文では，最大エントロピー(ME)モデルに基づく形態素解析の手法を提案する．この手法では，辞書の情報を学習する機構を容易に組み込めるだけでなく，字種や字種変化などの情報を用いてコーパスから未知語の性質を学習することもできる．ここで辞書の情報とは，辞書に登録されている語が複数の品詞をとり得る場合にどの品詞を選択するべきかといった情報を意味する．京大コーパスを用いた実験では，再現率95.80\%，適合率95.09\%の精度が得られた．本論文では，辞書の情報を用いない場合，未知語の性質を学習しない場合についても実験し，それぞれの精度に及ぼす影響についても考察する．