label{intro}近年，言語研究において，言語現象を統計的に捉えるため，コーパスを用いた研究が盛んに行われている．コーパスを用いた研究は，語法，文法，文体に関する研究\cite{oishi2009,koiso2009}，語彙に関する研究\cite{tanomura2010}，時代ごとの言語変化を調査する通時的な研究\cite{kondo2012}，外国語教育へ適用する研究\cite{nakajo2006}など多岐にわたる．コーパスを用いる研究では，新しい言語現象を調査するには新しいコーパスの構築が必要となる．大規模なコーパスを構築する場合，人手でのアノテーションには限界があるため，自動でアノテーションをする必要がある．既存の言語単位や品詞体系を利用できる場合は，既存のコーパスや解析器を利用することにより，他分野のコーパスに対するアノテーション作業を軽減できる\cite{kazama2004}．また，対象分野のアノテーション済みコーパスがある程度必要なものの，分野適応により，解析器の統計モデルを対象分野に適合するように調整することで，他分野のコーパスに対しても既存のコーパスに対するものと同程度の性能でアノテーションが可能となる\cite{jing2007,neubig2011}．しかし，研究目的によっては適切な言語単位や品詞体系が異なるため，既存の言語単位や品詞体系が利用できないこともある．例えば，国立国語研究所の語彙調査では，雑誌の語彙調査には$\beta$単位，教科書の語彙調査にはM単位というように，どちらも形態素相当の単位ではあるが，調査目的に応じて設計し用いている．これらの単位の概略は\cite{hayashi1982,nakano1998}に基づいている．また，言語現象に応じて異なる場合もあり，日本語話し言葉コーパス\cite{csj}（以下，CSJ）と現代日本語書き言葉均衡コーパス\cite{bccwj}（以下，BCCWJ）では異なる言語単位や品詞体系が定義されている．新しい言語単位や品詞体系を用いる場合，分野適応の利用は難しく，辞書やコーパス，解析器を再構築する必要がある．これらのうち，辞書とコーパスは再利用できることが少なく，新たに構築する必要がある．解析器に関しては，既存のものを改良することで対応できることが多いものの，どのような改良が必要かは明らかではない．本論文では，言語単位や品詞体系の異なるコーパスの解析に必要となる解析器の改良点を明らかにするためのケーススタディとして，品詞体系の異なるCSJとBCCWJを利用して長単位解析器を改良する．CSJとBCCWJには，いずれも短単位と長単位という2種類の言語単位がアノテーションされている．本論文ではこのうち長単位解析特有の誤りに着目して改善点を明らかにする．そのため，短単位情報は適切にアノテーションされているものと仮定し，その上で長単位情報を自動でアノテーションした場合に生じる誤りを軽減する方策について述べる．評価実験により提案手法の有効性を示し，提案手法の異なる品詞体系への適用可能性について考察する．本論文の構成は以下の通りである．まず，\ref{csj_bccwj_diff}章で長単位解析器を改良するために重要となるCSJとBCCWJの形態論情報における相違点について述べ，\ref{luw_analysis}章ではCSJに基づいた長単位解析手法を説明し，CSJとBCCWJの形態論情報における相違点に基づいた長単位解析手法の改良点について述べる．\ref{exp}章では，長単位解析手法の改良点の妥当性を検証し，改良した長単位解析手法を評価する．\ref{comainu}章では，\ref{luw_analysis}章で述べた長単位解析手法を実装した長単位解析システムComainuについて述べ，\ref{conclusion}章で本論文をまとめる．