\label{sec:introduction}検索エンジンの主な目的は，ユーザの情報要求に適合する文書をランキング形式でユーザに提供することである．しかし，情報要求に見合うランキングを実現するのは容易ではない．これは，ユーザが入力するクエリが一般的に，短く，曖昧であり\cite{Jansen2000}，ユーザの情報要求を推定するのが困難であることに起因する．例えば「マック\textvisiblespace\hspace{0.1zw}価格」というクエリは，「Mac（コンピュータ）」の価格とも，「マクドナルド」の価格とも，もしくは他の「マック」の価格とも解釈できる．そのため，どの「マック」に関する文書が求められているのか分からなければ，ユーザの情報要求に見合うランキングを実現するのは難しい．このような問題を解決する方法の一つとして，適合性フィードバック\cite{Rocchio1971}がある．適合性フィードバックでは，ユーザから明示的（もしくは擬似的）に得られるフィードバックを利用することで，検索結果のランキングを修正する．具体的には，次のような手続きに従ってランキングの修正を行う．\begin{enumerate}\itemクエリに対する初期検索結果をユーザに提示する．\item初期検索結果中から，情報要求に適合する文書をユーザに選択させる．\item選択された文書（フィードバック）を利用して，初期検索結果のランキングを修正する．\end{enumerate}例えば，「Mac（コンピュータ）」の価格に関する文書がフィードバックとして得られれば，ユーザがこの話題に関心を持っていると推測できる．そして，この情報を基に検索結果のランキングを修正することができる．適合性フィードバックには，ベースとするランキングアルゴリズムに応じて，様々な手法がある．Rocchioの手法\cite{Rocchio1971}やIdeの手法\cite{Ide1971}は，ベクトル空間モデルに基づくランキングアルゴリズム\cite{Salton1975}に対する適合性フィードバックの手法として有名である．確率モデルに基づくランキングアルゴリズム\cite{SparckJones2000}においては，フィードバックを用いて，クエリ中の単語の重みを修正したり，クエリを拡張することができる．言語モデルに基づくランキングアルゴリズム\cite{Ponte1998}に対しては，Zhaiらの手法\cite{Zhai2001}が代表的である．このように適合性フィードバックには様々な手法があるが，それらの根底にあるアイディアは同じである．すなわち，適合性フィードバックでは，フィードバックと類似する文書を検索結果の上位にリランキングする．ここで，既存の手法の多くは，テキスト（フィードバック及び検索結果中の各文書）に表層的に出現する単語の情報だけを用いて類似度を算出している．すなわち，テキストに含まれていない単語の情報は利用していない．しかし，表層的には出現していなくても，そのテキストに潜在的に現れうる単語の情報は，リランキングに役に立ちうると考えられる．上の「マック」の例であれば，仮にフィードバック（この例では「Mac（コンピュータ）」の価格に関する文書）に「CPU」や「ハードディスク」などの単語が含まれていなくても，これらの単語はフィードバックとよく関連しており，潜在的にはフィードバックに現れうる．検索結果中の適合文書（i.e.,「Mac（コンピュータ）」の価格に関する文書）についても同様のことが言える．仮にある適合文書にこれらの単語が含まれていなくても，これらの単語は適合文書によく関連しており，潜在的にはその文書に現れうる．このように，テキストに現れうる単語の情報があれば，フィードバックと検索結果中の各文書との類似度を算出する際に有用であると考えられる．そこで，本稿では，テキストに表層的に存在する単語の情報だけでなく，テキストに潜在的に現れうる単語の情報も利用する適合性フィードバックの手法を提案する．提案手法では，まずLatentDirichletAllocation(LDA)\cite{Blei2003}を用いて，テキストに潜在するトピックの分布を推定する．次に，推定された潜在トピックの分布を基に，各テキストに潜在的に現れうる単語の分布を推定する．そして，推定された潜在的な単語の分布とテキストの表層的な単語の分布の両方を用いて，フィードバックと検索結果中の各文書との類似度を算出し，これを基に検索結果をリランキングする．実験の結果，$2$文書（合計$3,589$単語）から成るフィードバックが与えられたとき，提案手法が初期検索結果のPrecisionat$10$(P@10)を$27.6\%$改善することが示された．また，提案手法が，フィードバックが少ない状況でも，初期検索結果のランキング精度を改善する特性を持つことが示された（e.g.,フィードバックに$57$単語しか含まれていなくても，P@10で$5.3\%$の改善が見られた）．以降，本稿では，次の構成に従って議論を進める．\ref{sec:lm_approaches}章では，提案手法の基礎をなす，言語モデルに基づくランキングアルゴリズムについて概説する．\ref{sec:lda}章では，提案手法で使用するLDAについて解説する．\ref{sec:proposed_method}章では，提案手法について説明する．\ref{sec:experiments}章では，提案手法の有効性を調査するために行った実験と，その結果について報告する．最後に，\ref{sec:conclusion}章で，本稿の結論を述べる．