近年，連続音声認識において，N-gram言語モデルによる言語制約を用いた手法が幅広く用いられている．N-gramは，大規模なテキストデータを統計的に解析し，直前の{\itN-1}個の単語から次の単語への遷移を確率的に与える非常に単純な言語モデルである．しかし，その構築・実装の容易さ，統計的音響モデルとの相性の良さ，認識率向上や計算時間の短縮の効果が大きい等の理由から，連続音声認識にはでは盛んに用いられている\cite{Bahl}\cite{Woodland}．N-gramは当初，英語の連続音声認識に対して適用され，その有効性が示された．英語の文章は，単語がスペースで区切られており，テキストデータから単語を単位としたN-gramが容易に構築できる．しかし，日本語の文章は文字が連続しており単語の境界が明らかではなく，テキストデータのみでは単語N-gramを構築することはできない．このため，我々は日本語の連続音声認識の認識単位として形態素を用いているが，その有効性について２章で明らかにしている．形態素を単位としたN-gramを構築する場合，テキストデータに形態素を付与する，いわゆる形態素解析を行う必要がある．しかし，N-gramを構築するのに必要な，大量のテキストデータを全て人手で形態素解析を行うには多大な労力と時間が必要であり，また，かなりの経験がある人が作業を行わなければ，付与された形態素の揺れも大きくなると考えられる．従って，大量のデータをより正確に形態素解析を行うためには，自動的に形態素解析する手法が望ましい．自動形態素解析は，従来人手で作成したルールにより解析を行う方法が主流であったが，ルールの作成の作業は相当の知識・経験が必要であり，また，話し言葉等のより自然な文を全てカバーできかつ矛盾のないルールを作成するのは困難であると考えられる．これに対し，本論文ではN-gram統計に基づく形態素解析手法を考える．N-gramを構築するためには，事前に形態素体系の構築や定義を行う必要はあるが，従来の形態素解析で必要であった形態素間の接続ルールの作成・重みの変更等の作業に代わり，ある程度の量の形態素データを収集するという比較的単純な作業で構築できる利点がある．また，より自然な発話文に対しても，データさえ収集できれば容易に適用可能である．３章では，N-gramを用いた形態素解析の原理を説明する．統計的モデルにより形態素解析を行うためには，通常は統計モデルの学習用として形態素解析済みの言語コーパスが整備されていることが前提となる．このため，山本らは\cite{Yamamoto}辞書と接続コストのみを用いて文コーパスから形態素ネットワークを生成し，生成された形態素ネットワークから隠れマルコフモデルを学習し形態素解析を行うことにより，形態素解析された言語コーパスが存在しない場合でも形態素解析が可能な手法を提案している．しかしこの方法では，形態素解析にかかるコストは非常に小さいという長所はあるが，形態素解析の結果はモデル化能力の低いとされる品詞Bigramと大きくは変わらず，形態素解析の正解率の適合率が93.5\%程度と報告されており，正しい形態素データを学習しない方法には精度に限度があると考えられる．形態素解析の精度は連続音声認識の精度にも大きく影響すると考えられるため，我々は高い精度でかつできるだけコストを抑えた形態素解析の手法を考える．このため，本論文では，形態素解析のためのN-gram言語モデルとして，より少ない量の形態素解析された言語コーパスから精度の高い予測精度の言語モデルを得るため，品詞と可変長形態素列の複合N-gram\cite{Masataki}を用いることを提案する．複合N-gramは，基本的には品詞を単位としたN-gramであるが，言語モデルとしての精度を高めるため，特定の形態素は品詞クラスから分離させ独立して扱い，さらに特定の形態素列を結合させて新たな単位として扱うモデルである．このため，品詞という単位では表現できない形態素独自の特徴を表現でき，かつ長い範囲の形態素間の連接関係を効率良く表現することができるモデルである．４章では，品詞と可変長形態素列の複合N-gramについて解説する．通常連続音声認識では，辞書に登録されている語いを対象とした認識が行われている．しかし形態素解析では，大量のテキストデータをまとめて処理するため，辞書に登録されていない未知語が含まれている場合も多く存在する．このため，形態素解析においては，未知語を含む文に対しても正確に処理が行えることが重要であると考える．本論文では，品詞から未知語が出現確率する確率を考えることにより，未知語の形態素解析も行えるよう，５章で定式化を行った．本論文で使用した複合N-gramは，品詞を基本単位としたN-gramであるため，このような未知語処理が容易である．第６章では，形態素解析実験により，形態素N-gramや品詞N-gramに対する複合N-gramの有効性を示し，最後の７章で本論文の結論を述べる．