自然言語処理技術を用いた多様なアプリケーションにおいて，対象ドメインに特化した辞書が必要となる場面は多く存在する．例えば情報検索タスクにおいて，検索クエリとドメイン辞書とを併用することで検索結果をドメイン毎に分類して提示することを可能としたり，特定のドメインに特化した音声認識システムにおいてはそのドメインに応じた認識辞書を用いた方が音声認識精度が高いことが知られている\cite{廣嶋2004}．一方で，特定のドメインに対する要求でなく，ドメイン非依存の場面においても，詳細なクラスに分類した上で体系的な辞書を用いる必要が生じる場合がある．例えば関根らの定義した拡張固有表現\cite{sekine2008extended}は，従来のIREX固有表現クラスが8クラスであったのに対し，200もの細分化されたクラスを持つ．橋本らによって作成された関根の拡張固有表現に基づくラベル付きコーパスにより，機械学習による拡張固有表現抽出器の研究がなされている\cite{橋本08,橋本10}が，コーパスにおいて付与された各クラスの出現数にはばらつきがあり，極端に学習データの少ないクラスも存在する．コーパスから単純な学習により固有表現抽出器を構築した場合，これら低頻度のクラスについて正しく学習できないことが予想されるため，各クラス毎の直接的な辞書の拡充が必要とされる．このようにドメインやクラスに依存した辞書の重要性は高いが，一方で辞書の作成には大きな人的コストがかかってしまうため，可能な限りコストをかけずにドメイン依存の語彙を獲得したいという要求がある．本論文で対象とする語彙獲得タスクは，ドメインやクラスに応じた少量の語彙集合，特に固有表現集合で表される教師データを用いて，新たな固有表現集合を獲得することを目的とする．なお，本論文では固有表現をエンティティ，初期に付与される教師データをシードエンティティと呼ぶこととする．語彙獲得タスクにおいては，教師データを繰り返し処理により増加させることのできる，ブートストラップ法を用いた手法が多く提案されており\cite{pantel2006espresso,bellare2007lightly}，本論文でも同様にブートストラップ法に基づいた手法を提案する．ブートストラップ法の適用により，初期に少量のシードエンティティしか存在しない場合であっても，手掛かりとなる情報，すなわち学習データを逐次的に増加させることが可能であるため，大規模なエンティティ獲得に繋がる．しかしブートストラップ法を用いたエンティティ獲得における課題として，獲得されるエンティティの持つ意味が，シードエンティティ集合の元来の意味から次第に外れていくセマンティックドリフトと呼ばれる現象があり，エンティティ獲得精度を悪化させる大きな要因となっている．本論文では，従来用いられてきた局所的文脈情報だけではなく，文書全体から推定されるトピック情報を併用することで，セマンティックドリフトの緩和とエンティティ獲得の精度向上を図る．本論文におけるトピックとは，ある文書において述べられている「政治」や「スポーツ」等のジャンルを指し，統計的トピックモデル（以下トピックモデル）を用いて自動的に推定する．本論文ではエンティティ獲得精度向上のために，トピック情報を3通りに用いた手法を提案する．第一に，識別器を用いたブートストラップ法における素性として利用する．第二に，識別器において必要となる学習用の負例を自動的に生成する尺度として利用する．第三に，教師データ中のエンティティの多義性を解消することで，適した教師データのみを利用する．以下2節で先行研究とその課題，3節でトピック情報を用いた詳細な提案手法，4節で実験結果について報告し，提案手法が少量のシードからのエンティティ獲得において効果があることを示す．