自然言語処理においてchunk同定問題(chunking)とは，単語列(一般にこれをtoken列とよぶ)をある視点からまとめ上げていき，まとめ上げた固まり(chunk)をそれらが果たす機能ごとに分類する一連の手続きのことを指す．この問題の範疇にある処理として，英語の単名詞句同定(baseNPchunking)，任意の句の同定(chunking)，日本語の文節まとめ上げ，固有名詞/専門用語抽出などがある．また，各文字をtokenとしてとらえるならば，英語のtokenization，日本語のわかち書き，品詞タグ付けなどもchunk同定問題の一種としてとらえることができる．一般に，chunk同定問題は，文脈から得られる情報を素性としてとらえ，それらの情報から精度良くchunkを同定するルールを導出する手続きとみなすことができる．そのため，各種の統計的機械学習アルゴリズムを適用可能である．実際に機械学習を用いた多くのchunk同定手法が提案されている\cite{Ramshaw95,Tjong_Kim_Sang2000a,Tjong_Kim_Sang2000b,Tjong_Kim_Sang2000d,内元00,Sassano00b}．しかしながら，従来の統計的手法は，いくつかの問題がある．例えば，隠れマルコフモデルや最大エントロピー(ME)モデルは素性どうしの組み合わせ(共起関係)を効率良く学習できず，有効な組み合わせの多くは人手によって設定される．また多く機械学習アルゴリズムは高い精度を得るために慎重な素性選択を要求し，これらの素性選択も人間の発見的な手続きにたよっている場合が多い．一方，統計的機械学習の分野では，Boosting\cite{Freund96}，SupportVectorMachines(SVMs)\cite{Vapnik95a,Vapnik98}等の学習サンプルと分類境界の間隔(マージン)を最大化にするような戦略に基づく手法が提案されている．特にSVMは，学習データの次元数(素性集合)に依存しない極めて高い汎化能力を持ち合わせていることが実験的にも理論的にも明らかになっている．さらに，Kernel関数を導入するとこで，非線形のモデル空間を仮定したり，複数の素性の組み合せを考慮した学習が可能である．このような優位性から，SVMは多くのパターン認識の分野に応用されている．自然言語処理の分野においても，文書分類や係り受け解析に応用されており，従来の手法に比べて高い性能を示している\cite{Joachims99,平2000,kudo2000b,kudo2000c,工藤02}本稿ではchunk同定問題として，英語の単名詞句のまとめ上げ(baseNPchunking)および英語の任意の句の同定(chunking)を例にとりながら学習手法としてSVMを用いた手法を述べる．さらに，chunkの表現方法が異なる複数の学習データから独立に学習し，それらの重み付き多数決を行うことでさらなる精度向上を試みる．その際，本稿では，各モデルの重みとしてSVMに固有の新たな2種類の重み付けの手法を提案する．本稿の構成は以下の通りである．2章でSVMの概要を説明し，3章で一般的なchunk同定モデルおよびSVMの具体的な適用方法，重み付け多数決の方法について述べる．さらに4章で実際のタグ付きコーパスを用いた評価実験を提示し，最後に5章で本稿をまとめる．