本研究では，少数言語のテキストを対象としたNPYLMによる単語分割を検討する．少数言語のテキストは言語に関する事前知識・データ量が不足しており，従来の単語分割法の適用が難しい．特に，従来法の一つであるNPYLMは事前知識を用いずにテキストの単語分割を行うが，学習データが不足する場合はテキストを過剰に分割しがちであった．そこで，学習データが不足するNPYLMによる過剰分割を改善するため，NPYLMの2段階適用を提案した．提案法では，与えられたテキストを1回目のNPYLMで学習し，置き換え候補を得る．続けて，与えられたテキスト内の置き換え候補の語を1文字に置き換える．最後に，2回目のNPYLMの学習を行い過剰分割を軽減した分割結果を得る．実験より，適切に置き換え割合を設定することで英語，日本語，少数言語の過剰分割の改善を確認した．結果より，提案法は言語に依存せず過剰分割を軽減できるといえる．
