Sequence-to-Sequence モデルを用いて書き言 葉のテキストコーパスを話し言葉のテキストコー パスへ変換し，話し言葉部認識用言語モデルの 学習を行った．書き言葉のテキストから話し言 葉テキストへの変換精度はあまり高いものであ るとは言えなかったが，学習した言語モデルは話 し言葉の統計的特徴をよくとらえており，話し言 葉音声認識用の言語モデルとして有用なもので あった．また，この言語モデルがどのような話し 言葉の特徴に対して有効であるのかを調査した． 結果としてフィラーワードの挿入や話し言葉特 有の語尾に対して非常に有効であり，助詞の省 略などの口語表現に対してもある程度の効果が あることが示された．