本論文では，学術論文検索におけるブーリアン型検索クエリの考案を支援するシステムを提案する．大規模言語モデルを活用し，「AND結合」「OR結合」「クエリ置換」「クエリ削除」の4つの操作パターンに基づくクエリ推薦と，その推薦理由を提示することで，ユーザが効率的にクエリを修正できる機能を提供する．本システムは少量のアノテーションデータを利用しており，ユーザの負担を抑えつつ柔軟なクエリ推薦を実現する．実験では，これらの操作パターンに基づくクエリ推薦において検索結果の再現率を向上させる語を提示できることを示した．

学術論文検索において，適切な検索クエリの構築は，必要な情報を効率的に取得するために不可欠である．特に，検索クエリの考案は，論文の内容や研究テーマに基づく精密な検索を可能にする重要な作業である．しかし，最初に作成したクエリで関連論文を十分に収集できることは稀であり，ユーザは一部の検索結果を検証し，新たなクエリを作成または修正するという作業を繰り返し行う．すなわち，検索結果の品質向上には，クエリを修正・洗練する支援が求められる．従来のクエリ推薦システムでは，クエリ候補を提示する機能はあるものの，その推薦理由を十分に説明できないという課題がある．この欠点は，ユーザが推薦されたクエリを採用するか否かの判断を難しくし，最適な検索クエリの構築を妨げる可能性がある．本研究では，学術論文検索を対象に，大規模言語モデルを用いたブーリアン型検索クエリの考案支援システムを提案する．本システムでは，ユーザが考案した初期クエリに基づき，検索精度を向上させるための候補クエリを提示するとともに，それぞれの推薦理由を説明文として付加する．また，ブーリアン型検索クエリの修正に必要となる4つの操作パターン「AND結合」「OR結合」「クエリ置換」「クエリ削除」をシステムの機能として取り入れることで，ユーザが直感的にクエリを修正できる環境を提供する．この機能により，ユーザは推薦理由を理解しながら，最適な検索クエリを選択・構築できるようになることが期待される．なお，クエリ推薦と理由文の生成においては，ユーザによる，情報要求を満たしているかどうかの判定を行った少量の論文のアノテーションデータを活用する仕組みを採用している．そのため，ユーザに多少の負担を求めるものの，アノテーションデータの内容を学習して，柔軟かつ説得力のあるクエリ推薦および理由文を生成できると考えられる．本論文の構成は以下のとおりである．2章で関連研究を述べ，3章で提案システムについて述べる．4章で提案手法の有効性を示すための実験について述べ，5章で本論文をまとめる．