日本語学習者の作文の誤り訂正は，教育の一環としてだけでなく，近年はビジネス上の必要性も生じてきている．たとえば，オフショア開発（システム開発の外国への外部発注）では，中国，インドなどへの発注が増加している．外国に発注する場合，日本との意思疎通は英語または日本語で行われるが，日本語学習者の多い中国北部では，日本語が使われることも多い．しかし，中国語を母語とするものにとって日本語は外国語であり，メールなどの作文には誤りを含み，意思疎通に問題となるため，それらを自動検出・訂正する技術が望まれている\shortcite{Ohki:ParticleError2011j,Suenaga:ErrorCorrection2012j}．そこで本稿では，日本語学習者作文の誤り自動訂正法を提案する．外国人にとって，助詞はもっとも誤りやすい語であるため，本稿では助詞の用法を訂正対象とする．日本語の助詞誤り訂正タスクは，英語では前置詞誤りの訂正に相当する．英語の前置詞・冠詞誤りの訂正では，分類器を用いて適切な前置詞を選択するアプローチが多い\shortcite{gamon:2010:NAACLHLT,HAN10.821,rozovskaya-roth:2011:ACL-HLT2011}．これらは，誤りの種別を限定することにより，分類器による訂正を可能としている．一方，\shortciteA{mizumoto-EtAl:2011:IJCNLP-2011}は，日本語学習者の誤りの種別を限定せず，翻訳器を利用した誤り訂正を行った．この方法は，誤りを含む学習者作文を正しい文に変換することにより，あらゆる種類の誤りを訂正することを狙ったものである．本稿の訂正対象は助詞誤りであるが，今後の拡張性を考慮して，翻訳器と同様な機能を持つ識別的系列変換\shortcite{Imamura:MorphTrans2011}をベースとした誤り訂正を行う．翻訳の考え方を使った場合，モデル学習のために，誤りを含む学習者作文とそれを訂正した修正文のペア（以下，単にペア文とも呼ぶ）が大量に必要である．しかし，実際の学習者作文を大規模に収集し，さらに母語話者が修正するのはコストが高く難しい場合が多い．この問題に対し，本稿では以下の2つの提案を行う．\begin{enumerate}\item日本語平文コーパスの利用（言語モデル確率と二値素性の混在）学習者作文・修正文ペアのうち，修正文側は正しい日本語であるため，既存の日本語平文コーパスなどから容易に入手可能である．そこで，比較的大規模な日本語平文コーパスを日本語修正文とみなして，変換器のモデルとして組み込む．組み込む際には，日本語平文コーパスは言語モデル確率の算出に利用し，学習者作文・日本語修正文ペアから獲得した二値素性と共に，識別モデルの枠組みで全体最適化を行う．学習者作文・修正文ペアに出現しないものであっても，言語モデル確率によって日本語の正しさが測られるため，誤り訂正の網羅性の向上が期待できる．\item疑似誤り文によるペア文の拡張（とドメイン適応の利用）学習者作文は容易に入手できないため，正しい文から誤りパターンに従って誤らせることにより，自動的に学習者作文を模した疑似誤り文を作成する．この疑似誤り文と元にした日本語文をペアにして，訓練コーパスに追加する．ただし，自動作成した疑似誤り文は，実際の学習者作文の誤り分布を正確には反映していない．そのため，疑似誤りをソースドメイン，実誤りをターゲットドメインとみなして，ターゲットドメインへの適応を行う．疑似誤りの分布が実際の誤りと少々異なっていても，安定して精度向上ができると期待される．\end{enumerate}以下，第\ref{sec-particle-errors}章では，我々が収集した日本語学習者作文の誤り傾向について述べる．第\ref{sec-conversion}章では，本稿のベースとなる誤り訂正法と，日本語平文コーパスの利用法について説明する．第\ref{sec-pseudo-sentences}章では，疑似誤り文によるペア文の拡張法について説明し，第\ref{sec-experiments}章では実験で精度変換を確認する．第\ref{sec-related-work}章では関連研究を紹介し，第\ref{sec-conclusion}章でまとめる．