日本語には単語間に明示的な区切りがないので，入力文を単語に分割し，品詞を付加する形態素解析は日本語処理における基本的な処理である．このような視点から，今日までに多くの形態素解析器が人間の言語直観に基づき作成されている．一方，英語の品詞タグ付けではいくつかのコーパスに基づく方法が提案され，非常に高い精度を報告している\cite{Grammatical.Category.Disambiguation.by.Statistical.Optimization,A.Stochastic.Parts.Program.and.Noun.Phrase.Parser.for.Unrestricted.Text,A.Simple.Rule-Based.Part.of.Speech.Tagger,A.Practical.Part-of-Speech.Tagger,Automatic.Stochastic.Tagging.of.Natural.Language.Texts,Equations.for.Part-of-Speech.Tagging,Parsing.the.LOB.corpus,Coping.with.Ambiguity.and.Unknown.Words.through.Probabilistic.Models,Tagging.English.Text.with.a.Probabilistic.Model,Some.Advances.in.Transformation-Based.Part.of.Speech.Tagging,Automatic.Stochastic.Tagging.of.Natural.Language.Texts,Transformation-Based.Error-Driven.Learning.and.Natural.Language.Processing:.A.Case.Study.in.Part-of-Speech.Tagging,Automatic.Ambiguity.Resolution.in.Natural.Language.Processing}．今日，多くの研究者が，英語の品詞タグ付けに関してはコーパスに基づく手法が従来のヒューリスティックルールに基づく手法より優れていると考えるに至っている．日本語の形態素解析に対しては，コーパスに基づく手法が従来のルールに基づく手法より優れていると考えるには至っていないようである．これは，コーパスに基づく形態素解析の研究には，ある程度の規模の形態素解析済みのコーパスが必要であり，日本語においてはこのようなコーパスが最近になってようやく簡単に入手可能になったことを考えると極めて自然である．実際，コーパスに基づく形態素解析に関しては現在までのところ少数の報告がなされているのみである\cite{確率的形態素解析,A.Stochastic.Japanese.Morphological.Analyzer.Using.a.Forward-DP.Backward-A*.N-Best.Search.Algorithm,EDRコーパスを用いた確率的日本語形態素解析,HMMによる日本語形態素解析システムのパラメータ学習}．これらの研究で用いられているモデルはすべてマルコフモデル($n$-gramモデル)であり，状態に対応する単位という観点から以下のように分けられる．\begin{itemize}\item単語(列)が状態に対応する\cite{確率的形態素解析}．\item品詞(列)が状態に対応する\cite{A.Stochastic.Japanese.Morphological.Analyzer.Using.a.Forward-DP.Backward-A*.N-Best.Search.Algorithm,EDRコーパスを用いた確率的日本語形態素解析,HMMによる日本語形態素解析システムのパラメータ学習}\end{itemize}確率的言語モデルという観点からは，単語を単位とすることは過度の特殊化であり，品詞を単位とすることは過度の一般化である．これらは，未知コーパスの予測力を低下させ，形態素解析の精度を下げる原因になっていると考えられる．我々は，この問題に対処するために，予測力を最大にするという観点よって算出したクラスと呼ばれる単語のグループを一つの状態に対応させ，基礎となる確率言語モデルを改良し，結果として形態素解析の精度を向上する方法を提案する．確率言語モデルとしてのクラス$n$-gramモデルは，最適なクラス分類を求める方法(以下，クラスタリングと呼ぶ)とともにすでに提案されている\cite{Class-Based.n-gram.Models.of.Natural.Language,On.Structuring.Probabilistic.Dependences.in.Stochastic.Language.Modeling,Improved.Clustering.Techniques.for.Class-Based.Statistical.Language.Modelling}．しかし，これらの文献で報告されている実験では，クラスタリング結果を用いたクラス$n$-gramモデルの予測力は必ずしも向上していない．これらに対して，文献(提出中)では削除補間\cite{Interpolated.estimation.of.Markov.source.parameters.from.sparse.data}を応用したクラスタリング規準とそれを用いたクラスタリングアルゴリズムを提案し，クラス$n$-gramモデルの予測力が有意に向上したことを報告している．本論文では，この方法を応用することで得られるクラス$n$-gramモデルを基礎にした確率的形態素解析器による解析精度の向上について報告する．また，未知語モデルに確率モデルの条件を逸脱することなく外部辞書を追加する方法を提案し，この結果として得られる未知語モデルを備えた確率的形態素解析器による解析精度の向上ついても報告する．さらに，上述の改良の両方を施した確率的形態素解析器と品詞体系と品詞間の接続表を文法の専門家が作成した形態素解析器との解析精度の比較を行なった結果について述べる．