\label{sec1}自然言語処理システムにおいては,処理する言語に関する情報をどれほど豊かにそなえているかが，そのシステムの性能に大きな影響を与える.とくに分かち書きをしない日本語では,その形態素解析だけのためにも膨大な量の辞書データをそろえる必要がある.しかし,辞書データの蓄積は,自動的に行うことが困難であり,人手による膨大な時間と労力を必要とする.幸い,最近では公開の辞書データの入手も可能となってきたが,それでもなお,新しい文法体系を試みるような場合には,その辞書を用意するのに手間がかかりすぎて,本題の研究にかかれないことがおきる.本稿では,辞書データがほとんどない状態から始めても,大量の日本語テキストを与えることで,形態素に関する辞書データを自動的に蓄積する方法を与えることを目的とする.具体的には,形態素に関する種々の規則と,統計的知識を利用して,未知の形態素の切出しとその品詞,活用種類,活用形などの推定を行う.推定するたびにその信頼性を評価し,大量のテキストを走査するうちに十分高い信頼性を得るに至ったものを,正しい形態素として辞書に登録する.現在までに,計算機によって自動的に辞書情報を獲得するいくつかの研究が行われてきている\cite{Kokuritu,Suzuki}.また,べた書き日本語文の形態素解析における曖昧さと未知語の問題を統計的手段によって解決しようとする試みもある\cite{Nagata,Simomura}.文献\cite{Nagata}では,品詞のtrigramを用いて言語を統計モデル化し,効率的な2-passN-best探索アルゴリズムを採用している.また,字種のtrigramを利用して未知語処理を行っている.文献\cite{Simomura}では,単語をノードとする木の最小コストパス探索問題として形態素解析をモデル化している.その上で,実際に単語接続確率モデルに基づいてコストを設定し形態素解析を実現している.ここでの研究の目的は,辞書データがほとんどないところから始めても未知語が獲得していける方法を提供することにある.実際に実験システムを構成して,比較的簡易な機構によって目的が達成できることを確認した.本論文の構成は次のようになっている.まず初めに,2章でシステムの概要について述べる.3章,4章では,形態素の連接関係に着目し,形態素と形態素属性を獲得する方法について説明する.5章では,獲得した情報を保管し,十分な信頼性をもつに至ったとき辞書に登録する方式を説明する.最後に,6章で,本手法による実験結果を提示し,まとめを行う.