近年，インターネットなどからテキストとそれに紐づけられた非テキスト情報を大量に得ることができ，画像とそのキャプションや経済の解説記事とその株価チャートなどはwebなどから比較的容易に入手することができる．しかし，テキストと非テキスト情報を対応させる研究の多くは，画像から自然言語を出力する手法\cite{Farhadi:2010:PTS:1888089.1888092,Yang:2011:CSG:2145432.2145484,rohrbach13iccv}のように非テキスト情報から自然言語を出力することを目的としている．Kirosらは非テキスト情報を用いることにより言語モデルの性能向上を示した\cite{icml2014c2_kiros14}．本稿では，非テキスト情報を用いた自動単語分割について述べる．本稿では，日本語の単語分割を題材とする．単語分割は単語の境界が曖昧な言語においてよく用いられる最初の処理であり，英語では品詞推定と同等に重要な処理である．情報源として非テキスト情報とテキストが対応したデータが大量に必要になるため，本研究では将棋のプロの試合から作られた将棋の局面と将棋解説文がペアになったデータ\cite{A.Japanese.Chess.Commentary.Corpus}を用いて実験を行う．似た局面からは類似した解説文が生成されると仮定し，非テキスト情報である将棋の局面からその局面に対応した解説文の部分文字列をニューラルネットワークモデルを用いて予測し，その局面から生成されやすい単語を列挙する．列挙された単語を辞書に追加することで単語分割の精度を向上させる．\begin{figure}[b]\begin{center}\includegraphics{24-3ia6f1.eps}\end{center}\caption{提案手法の概観}\label{fig-overview}\end{figure}本手法は3つのステップから構成される（図\ref{fig-overview}）．まず，将棋の局面と単語候補を対応させるために生テキストから単語候補を生成する．単語候補は将棋解説文を擬似確率的分割コーパスを用いて部分単語列に分割することで得られる．次に，生成した単語候補と将棋の局面をニューラルネットワークを用いて対応させることでシンボルグラウンディングを行う．最後にシンボルグラウンディングの結果を用いて将棋解説文専用の辞書を生成し，自動単語分割の手法に取り入れる．本稿の構成は以下の通りである．まず2章で単語の候補を取り出すために確率的単語分割コーパスを用いる手法について述べる．3章で将棋解説文と局面が対応しているデータセットのゲーム解説コーパスについて触れ，シンボルグラウンディングとして単語候補と将棋局面を対応させる手法の説明を行う．4章ではベースラインとなる自動単語分割器について述べたあと，非テキスト情報を用いた単語分割として，シンボルグラウンディングの結果を用いて辞書を生成し，単語分割器を構築する手法を述べる．5章で実験設定と実験結果の評価と考察を行い，6章で本手法と他の単語分割の手法を比較する．最後に7章で本稿をまとめる．