我々は情報収集のために検索することが多いが，適切なキーワードを使わないと，膨大な数の検索結果が表示されてしまう．そこで，適切なキーワードを思いつけないときでも検索結果を絞り込めるように，検索結果をうまく分類できるラベルセットを提示することを考える．本研究では，ラベルの含まれる文書数（文書頻度）をもとに算出した適性度を用いて，Wikipediaカテゴリをもとに生成した複数のラベルセットを順位付ける．ラベルセットの数が多いため適性度の計算に時間がかかるという問題があったが，前処理を工夫し，文書頻度の計算にSuﬃxArrayを用いたアルゴリズムを利用することで，短時間で順位付けできた．

我々は情報収集をするとき，膨大な数の文書に対して検索することで情報を探すことが多いが，適切な検索キーワードがわからないと，膨大な数の検索結果が表示されてしまう．そのため，我々はキーワードを追加して検索結果の絞り込みを行う．しかし，目的の情報に関しての知識が少ないと追加のキーワードを考えるのは難しいため，サジェストを用いることがある．サジェストは検索ワードや多数のユーザーの検索ログなどからキーワードを提案する機能である[1,2]．サジェストにより提案されるキーワードは，検索結果を絞り込むためによく使われているキーワードであり，様々な粒度のキーワードが提案される．本研究では，カテゴリに対応するキーワード集合（ラベルセット）を大量に用意し，その中から検索結果とマッチングのとれたものを複数提案することを考える．検索結果には複数の話題が含まれているため，検索結果の文書集合を共通の話題を含む複数のグループに分類できれば，検索結果の整理や絞り込みに役立つと考えられる．グループ内の文書に共通する話題がキーワード（ラベル）で表現されるとき，ラベルには情報の抽象性の粒度があり，様々な粒度のラベルがある．粒度の小さいラベルは，それよりも粒度が大きいラベルによってさらにグループ化できること[3]や，小さい粒度のラベルによる小グループを，粒度が大きいラベルを用いて大グループにまとめることで，分類された文書をより整理しやすくなること[4]がわかっている．我々は，粒度のそろったラベルで検索結果が整理されている方が，ユーザにとって理解しやすくなると考えている．宮越ら[5]は，粒度のそろったラベルセットを事前に用意し，その中から検索結果の整理に適したラベルセットを順位付けて提示する手法を提案している．宮越らは，検索結果には複数の話題が含まれているため，共通の話題を含む複数のグループへ検索結果を偏らず分類できるラベルセットが良いラベルセットであると考えている．実験に用いられたラベルセットは地域区分に関するものに限定されていたが，検索結果の整理に適したラベルセットを提示できていた．本研究では，あらかじめ用意するラベルセットをつくるためにWikipedia1）を用いる．Wikipediaは多種多様な分野の記事を網羅しており，シソーラス辞書の作成にも用いられている[6]ため，この記事名をラベルとすることで多様な話題に対応できることを期待している．また，Wikipediaの記事はカテゴリによって分類されているため，カテゴリによってグループ化される記事の粒度はある程度そろったものとなっている．Wikipediaカテゴリを用いて，粒度をある程度そろえたラベルセットを大量に生成する．本研究では，Wikipediaのカテゴリを用いて生成1）https://ja.wikipedia.org/.した複数のラベルセットの中から，検索結果の分類に適するラベルセットを順位付けて提示する．さらに，検索結果とラベルセットのマッチング方法を工夫し，その結果の実行時間も報告する．