我々は、従属構造の教師なし学習のための生成モデルを提示する。また、この従属構造モデルと線形構成性（linear constituency）モデルとの乗法的組み合わせについても述べる。この積モデルは、それぞれの成分モデルが評価指標として用いるタスクにおいて優れた性能を発揮し、教師なし従属構造解析および教師なし構成性解析において、これまでに発表された最高の結果を達成した。さらに、組み合わせモデルが多言語にわたり有効であり、データ中に顕著な従属関係や分布的規則性を適切に活用できることを実証した。