近年Twitter等を代表とするマイクロブログが普及し，個人によって書かれたテキストを対象とした評判分析や要望抽出，興味推定に基づく情報提供など個人単位のマーケティングのニーズが高まっている．一方このようなマイクロブログ上のテキストでは口語調や小文字化，長音化，ひらがな化，カタカナ化など新聞等で用いられる標準的な表記から逸脱した崩れた表記（以下崩れ表記と呼ぶ）が多く出現し，新聞等の標準的な日本語に比べ形態素解析誤りが増加する．これらの崩れ表記に対し，辞書に存在する語にマッピングできるように入力表記を正規化して解析を行うという表記正規化の概念に基づく解析が複数提案され，有効性が確認されている\cite{Han2011,Han2012,liu2012}．日本語における表記正規化と形態素解析手法としては，大きく(1)ルールにもとづいて入力文字列の正規化候補を列挙しながら辞書引きを行う方法\cite{sasano-kurohashi-okumura2013IJCNLP,oka:2013,katsuki:2011}，(2)あらかじめ定めた崩れ表記に対し，適切な重みを推定するモデルを定義し，そのモデルを用いて解析を行う方法(KajiandKitsuregawa2014;工藤，市川，Talbot，賀沢2012)が存在する．\nocite{kaji-kitsuregawa:2014:EMNLP2014,kudo:2012}(1)では事前に定めた文字列レベルの正規化パタンに基づいて崩れた文字列に対し正規文字列を展開しながら解析するシンプルな方法が提案されている．(2)においては鍜治ら\cite{kaji-kitsuregawa:2014:EMNLP2014}は形態素正解データから識別モデルを学習し，崩れ表記を精度よく解析する方法を提案した．工藤ら\cite{kudo:2012}は崩れ表記の中でもひらがな化された語に着目し，教師なしでひらがな語の生成確率を求める手法を提案した．(1)，(2)いずれの手法においても，崩れ表記からの正規表記列挙に関しては人手によるルールやひらがな化などの自明な変換を用いているが，実際にWeb上で発生する崩れ表記は多様でありこれらの多様な候補も考慮するためには実際の崩れ表記を収集したデータを用いて正規化形態素解析に導入することが有効と考えられる．本研究では，基本的には従来法\cite{katsuki:2011,oka:2013}と同様の文字列正規化パタン（「ぅ→う」）等を用いて辞書引きを拡張するという考え方を用いるが，文字列正規化パタンを人手で作成するのではなく，正規表記と崩れ表記のアノテーションデータから自動的に推定される文字列アライメントから統計的に求める．また，文字列正規化パタンと，ひらがな化・カタカナ化などの異文字種展開を組み合わせることによって正規化の再現率を向上させる．さらに，今回の手法では可能性のある多数の正規化文字列を列挙するため，不要な候補も多く生成される．これらの不要な候補が解析結果に悪影響を及ぼさないようにするため，識別学習を用いて文字列正規化素性や文字種正規化素性，正規語言語モデルなどの多様な素性を考慮することにより，崩れ表記の正規化解析における再現率と精度の双方の向上を試みる．本研究の対象範囲は，音的な類似という点で特定のパタンが存在すると考えられる口語調の崩れ表記や，異表記（小文字化，同音異表記，ひらがな化，カタカナ化）とした．これらを対象とした理由は，\cite{saito-EtAl:2014:Coling,kaji-kitsuregawa:2014:EMNLP2014}などでも示されているように，音的な類似性のある崩れ表記が全体の中で占める割合が大きいとともに今回の提案手法で統一的に表現できる現象であったためである．