日本語や中国語のように，明示的な単語境界がない言語においては，自動単語分割は自然言語処理の最初のタスクである．ほとんどの自然言語処理システムは，単語単位に依存しており，自動単語分割器はこれらの言語に対して非常に重要である．このような背景の下，人手による単語分割がなされた文からなるコーパスを構築する努力\cite{京都大学テキストコーパス・プロジェクト,Balanced.Corpus.of.Contemporary.Written.Japanese}とともに，経験的手法による自動単語分割器や同時に品詞を付与する形態素解析器の構築\cite{統計的言語モデルとN-best探索を用いた日本語形態素解析法,形態素クラスタリングによる形態素解析精度の向上,文字クラスモデルによる日本語単語分割,A.Stochastic.Finite-State.Word-Segmentation.Algorithm.for.Chinese,最大エントロピーモデルに基づく形態素解析.--未知語の問題の解決策--,Conditional.Random.Fields.を用いた日本語形態素解析}が試みられてきた．近年，自然言語処理が様々な分野に適用されている．特許開示書の自動翻訳，裁判記録の自動作成のための音声認識用の言語モデル作成，医療文章からの情報抽出などである．これらの応用では品詞は不要なので，本論文では品詞を付与しない単語分割を扱う．単語分割では，コーパス作成の労力を単語境界付与に集中することができるので，品詞付与が必要となる形態素解析を前提とするよりもより実用的であることが多い．現在の自動単語分割器は，一般的な分野のコーパスから構築されており，上述のような様々な分野の文を高い精度で単語分割できない．とりわけ，対象分野特有の単語や表現の周辺での精度の低下が著しい．これらの対象分野に特有の単語や表現は，処理すべき文において重要な情報を保持しているので，この問題は深刻である．このような問題を解決するためには，対象分野での単語分割精度の向上を図る必要がある．理想的方法は，ある程度の量の対象分野の文を，一般分野のコーパス作成と同じ単語分割基準に沿って人手で単語分割し，自動単語分割器を再学習することである．しかしながら，多くの実際の状況では，人による利用を想定した辞書が対象分野の唯一の追加的言語資源である．これらの見出し語は，単語分割基準とは無関係に選定されており，単語分割基準に照らすと単語ではないことが多い．本論文では，これらの見出し語のように，内部の単語分割情報が与えられておらず，かつ両端が単語境界であるという保証がない文字列を複合語と呼ぶ．本論文では，単語分割済みコーパスに加えて，複合語辞書を参照する自動分割器を提案する．ほとんどの複合語は両端が単語境界であり，内部に単語分割基準に従って単語境界情報を付与することで単語列に変換することが可能である．このために必要な人的コストは，適用分野の単語分割済みコーパスの作成に比べて非常に少ない．本論文ではさらに，単語列辞書を参照し精度向上を図る自動単語分割器を提案する．提案手法を用いることにより，一般に販売されている辞書（複合語辞書）を参照することで，付加的な人的コストなしに，ある分野における自動単語分割の精度を向上させることができる．また，単語列辞書を参照する機能により，コーパスを準備するよりもはるかに低い人的コストでさらなる精度向上を実現することが可能になる．