情報検索において，検索対象となるデータはさまざまな人に記述されたものであり，同じ事柄を表す言葉であっても人によって表記が異なるために，ユーザは検索システムから意図した情報を得られないことがある．人間ならば柔軟に表記から意図を読み取り対応できるが，機械はこの柔軟性を備えていない．ここで考える表記の異なりとは，たとえば，「ウイルス」と「ウィルス」，「コンピュータ」と「コンピューター」といった一般的な表記の揺ればかりでなく，その他「機械を使って翻訳する」という事柄を表すために，ある人は「機械翻訳」，別の人は「機械による翻訳」と多少表現が異なるといった表記の違いといったあいまいな表現のことである．本研究では，このようなあいまいな表現を合わせて「表記の揺れ」と呼ぶ．情報検索においてあいまいな表現は性能低下を招く．日本語には表記の揺れが多く存在するために，日本語における情報検索は難しいものである．そこで，表記の揺れに対応できる類似尺度が必要である．これまでに，表記の揺れに対応できる尺度として，編集距離\cite{Korfhage97}が知られている．編集距離は一方の文字列をもう一方の文字列に一致させるために必要な最小限の編集操作の数である．編集操作には挿入，削除，置換があり，編集操作の数を距離として考える．このため，編集距離は二つの文字列の不一致な文字を計数する相違尺度とみることができる．そこで，本論文ではまず，この編集距離を一致する文字を計数する類似尺度に変換し，情報検索テストコレクションNTCIR1\cite{Kando98,Kageura97}を用いて実験を行ったが，その結果は満足できるものではなかった．その原因の一つは，文字をすべて同等に扱い，文章の意味に大きく関わるような文字と表記の揺れとなりうる文字を区別せずに計数したことにあると考えた．たとえば，ひらがなは助詞や助動詞を表現するために用いられることが多く，漢字は名詞や動詞の表記に用いられるため，ひらがなの一致と漢字の一致では直感的にも重要さが異なるにもかかわらず，同じように一致した文字を計数してしまうことである．もう一つの原因は，編集距離の定義に使われている編集操作が一文字に限られていたことにあると考えた．たとえば，連続した三文字が一致した場合と不連続な三文字が一致した場合では直感的にも重要さが異なるにもかかわらず，同じように一致した文字を計数してしまうことである．本論文では，この二つの原因を解消するために，一致した文字に対して重み付けを行い，次に一致した文字列に対応できるように，編集距離を変換した類似尺度の拡張を試みる．そして，編集距離から最終的に本論文で提案する類似尺度に到達する過程で定義する類似尺度を組み込んだシステムを構築し，類似尺度を拡張することによって表記の揺れに寛容な性質を損なうことなく，情報検索性能が向上するかを検証する．さらに，一致した文字列に対する重みをその文字列が持つ$IDF$に基づくスコアとするという条件の下で，類似尺度の違いによる情報検索性能の差を検証する．すなわち，本論文で提案する表記の揺れに寛容な類似尺度を組み込んだ情報検索システムと，形態素解析によって得られた単語を一致する文字列の単位とし，その単語が持つ$tf\cdotIDF$を重みとして累計するシステム，{\itngram}を一致する文字列の単位とし，その{\itngram}が持つ$IDF$を重みとして累計するシステムと比較する．実験結果において，本論文で提案する類似尺度を用いたシステムが，従来法である単語に基づくシステムや{\itngram}に基づくシステムと同等以上の検索性能を実現できたことを示す．この論文の構成は次のとおりである．2節では，編集距離から本論文で提案する類似尺度に到達するまでの過程をその過程で定義される類似尺度とともに示す．3節では，本論文で用いる重みを明示する．4節では，本論文で行った情報検索性能を測るための実験の概要を示す．5節では，2節で定義した類似尺度の検索性能が実際に定義した順に向上しているかと表記の揺れに寛容な性質が損なわれていないかを検証する．6節では，5節の結果を踏まえ，本論文で提案する類似尺度の検索性能を測るために，比較対象としたシステムについて説明した後，検索性能の比較を行う．7節でこれまで示した実験結果から考察を述べ，最後にまとめる．