コンピュータを用いて文書を自動的に分類したり，文章中の単語の意味をコンピュータに識別させるのに適用可能な自動分類技術です．機械学習に基づく自動分類では，学習に用いる正解ラベル付きデータの量と質に分類性能が依存します．しかし，大量のデータに正解ラベルを人手で付けるには高いコストがかかります．この展示では，正解ラベル付きデータが少数しかなく，分類対象に対して統計的に偏っている場合でも，正解ラベルが付いていないが分類対象と統計的情報が類似するデータを用いることで分類性能を向上させる頑健な半教師あり学習法を紹介します．また，文書分類と語義曖昧性解消問題への適用例を紹介します．