確率的言語モデルは，文字列を出力とする言語処理において幅広く用いられている．音声認識システム\cite{Self-Organized.Language.Modeling.for.Speech.Recognition}の多くが，解選択において，音響モデルとともに確率的言語モデルを参照する．文字誤り訂正\cite{Context-Based.Spelling.Correction.for.Japanese.OCR}や仮名漢字変換\cite{確率的モデルによる仮名漢字変換}においても，確率的言語モデルを用いる方法が提案されている．さらに，機械翻訳\cite{A.Statistical.Approach.to.Machine.Translation}や文書の整形\cite{講演の書き起こしに対する統計的手法を用いた文体の整形}などにも応用されている．多くの確率的言語モデルは単語や単語列の頻度に基づいており，これは正しく単語に分割された例文(単語分割済みコーパス)に対して計数される．この単語分割済みコーパスは，一般的と考えられる分野においては既に利用可能となっているが，新たに確率的言語モデルを用いる分野(医療現場やコールセンターでの音声認識など)の言語資源としては，単語に分割されていない例文(生コーパス)やその分野の単語リストのみが利用可能であることが多い．このような状況の下での一般的な対処は，単語リストを語彙に加えた自動単語分割システム\cite{A.Stochastic.Japanese.Morphological.Analyzer.Using.a.Forward-DP.Backward-A*.N-Best.Search.Algorithm}により生コーパスの各文を単語に分割し，可能な限り多くの文の分割結果を人手で修正し，自動解析の結果と合わせて単語分割済みコーパスとすることである．単語分割の修正量は，多ければ多いほど統計結果の信頼性が増し，確率的言語モデルの能力は高くなる．しかしながら，単語分割の修正作業にはコストや時間がかかるので，コーパスの一部分を修正の対象とし，残りの部分に関しては自動分割の結果をそのまま用いるということがしばしば行なわれる．文単位で修正する場合には，文法の専門家でさえも正確な単語分割が容易でない機能語列などの箇所が必然的に含まれることになるが，このようなの箇所での分割方針を作業者に徹底することは非常に困難であり，作業効率の著しい低下を招く．加えて，文単位で順に修正していくことが，限られた作業量を割り当てる最良の方法であるかということも疑問である\cite{Unsupervised.and.Active.Learning.in.Automatic.Speech.Recognition.For.Call.Classification}．本論文では，コーパスの修正を一文単位ではなく単語単位とし，修正箇所を単語リストなどで与えられる適応分野に特有の単語の周辺に集中することを提案する．これにより，上述のような困難を回避することが可能となり，さらに，適応分野に特有の単語の統計的な振る舞いを捕捉するという，適応分野のコーパスを利用する本来の目的にコーパス修正の作業を集中することが可能となる．このようにして得られるコーパスは一部分の単語境界情報のみが正確である文を含む．このようなコーパスから有限の語彙に対して確率的言語モデルを推定するために，本論文では，生コーパスから無限の語彙に対して確率的言語モデルを推定する方法\cite{Word.N-gram.Probability.Estimation.From.A.Japanese.Raw.Corpus}を語彙が有限の場合に応用する方法について述べる．実験では，生コーパスの単語境界の人手による修正の程度や方法を複数用意し，その結果得られるコーパスから推定される確率的言語モデルの予測力やそれに基づく仮名漢字変換の精度を計算した．実験の結果，単語リストの各単語に対して2箇所の出現のみを人手でマークする方法では，単語数の割合にして生コーパス全体の5.22\%の修正により，単語数の割合にして生コーパス全体の45.00\%の文を文単位で修正した場合と同程度の仮名漢字変換の精度を達成することができた．また，単語リストの各単語に対して全ての出現箇所を人手でチェックすることで，コーパス全体に対して自動分割の結果を人手で修正するのと同程度の予測力と変換精度を達成できた．この結果から，適応分野に特有の語彙の出現箇所に修正のコストを集中することにより，少ない作業量で効率良く確率的言語モデルを分野適応できるといえる．