本論文では日本語単語分割を分類問題とみなし，決定リストを利用してその問題を解く．このアプローチは文字ベースの手法の一種となり，未知語の問題を受けないという長所がある．また分類問題ととらえることで，ブースティングの手法が適用できる．その結果，単独の決定リストを利用するよりも，さらに精度を向上させることができる．日本語形態素解析は，日本語情報処理において必須の要素技術であり，その重要性は明らかである．日本語形態素解析は単語分割と分割された単語への品詞付与という２つのタスクをもつ．正しい単語分割からは英語の品詞タガーなどの技術を利用して，高精度に品詞付与ができるために，日本語形態素解析の本質的に困難な部分は単語分割である．特に未知語の問題が深刻である．未知語の問題とは，辞書に登録されていない単語の出現によりその単語とその単語の前後での単語分割が誤るという問題である．未知語の問題に対処する一つの方法として，文字ベースの単語分割手法がある．文字ベースの手法とは，辞書を使わずに，各文字間に単語境界が存在するかどうかを判定することで単語分割を行う手法である．従来，文字ベースの手法としては，文字ベースのHMM(HiddenMarkovModel)が提案されている．文字ベースのHMMは，状態として文字間に単語境界が存在する（状態１）としない（状態０）の２つを設定し，状態間を遷移するときに各文字が出力されるモデルである．単語分割は遷移した状態列を推定することで行える．文字ベースのHMMでは状態aから状態bに移るときに文字cを出力する確率を訓練データから得る．本質的にこの確率の精度が単語分割の精度を左右する．通常その確率を計算するためにtri-gramモデルを利用するが，常識的に考えても，前2文字から次の文字を予測することは難しく，文字ベースのHMM単独ではそれほどの精度は期待できない．このため，様々な工夫を付加する必要がある\cite{yamamoto97,tsuji97,oda98}．本論文では単語分割をHMMによりモデル化して解くのではなく，分類問題として定式化して解く．先ほども述べたように，日本語単語分割は，各文字間に単語境界が存在する（クラス\(+1\)）か存在しない（クラス\(-1\)）かを判定する問題であり，これは分類問題に他ならない．分類問題を解くために設定する属性として，辞書情報を使わないことで，文字ベースの単語分割手法と同様未知語の問題を受けない．また分類問題として見なすことで，n-gramモデルでは利用の困難であった様々な属性を判定の材料として利用可能になる．さらに，分類問題は機械学習や統計学で活発に研究されている問題であり，それらの研究成果を直接利用することができる．本論文では単語分割を分類問題と見なし，分類問題に対する帰納学習手法の一つである決定リスト\cite{Yarowsky1}を用いて，その問題を解く．さらに，近年，機械学習の研究分野では弱学習器を組み合わせて強学習器をつくるブースティングの研究が盛んである．ここではその代表的な手法であるアダブースト\cite{adaboost}を本問題に対して適用する．実験では，タグつきのコーパスである京大コーパス（約４万文）を訓練データとして，決定リストを作成した．その決定リストを利用した単語分割は，同じデータから学習させた文字tri-gramモデルに基づく単語分割法（文字ベースのHMMの一種）よりも高い精度を示した．さらに，アダブーストを利用することで，単独の決定リストよりも高い精度を得ることができた．また本手法の未知語の検出率が高いことも確認した．