文書データベースから必要な文書を検索する場合，対象となる文書を正確に表現する検索式を作成する必要がある．しかし正確な検索式を作成するためには，検索対象となる文書の内容について十分な知識が必要であり，必要な文書を入手する前の検索者にとって適切な検索式を作成するのは難しい．レレバンスフィードバックはこの問題を解決する手法であり，システムと検索者が協調して検索式を作成することで，検索者にとって容易かつ高い精度で文書検索を行う手段である．検索者はまず初期の検索条件を与え，この検索条件により検索される文書からシステムが特定のアルゴリズムに従ってサンプル文書を選択する(本稿ではこの選択アルゴリズムをサンプリングと呼ぶ)．サンプル文書から検索者が必要文書と不要文書を選択すると，選択された文書からシステムが自動的に検索条件を更新し，検索を行う．この検索結果に対してシステムによるサンプリング，検索者による選択，再検索が繰り返される．この選択による検索条件の更新がレレバンスフィードバックであり，検索結果について必要文書と不要文書を選択することで，利用者は容易に必要文書を収集することができる．また，この選択--検索のプロセスを繰り返すことで，検索条件がより検索者のニーズを反映したものとなるとともに，検索者は検索要求に適合する文書をより多く入手することができる．レレバンスフィードバックの検索精度はサンプリング手法によって異なる．通常のレレバンスフィードバックでは最も検索条件に適合すると考えられる文書をサンプル文書とする（本稿ではこの手法を「レレバンスサンプリング」と呼ぶ）．これに対してLewisらはuncertaintyサンプリングを提案している\cite{bib:DLewis}．これは文書のうち必要であるか不要であるかを最も判定しにくいものをサンプルとする手法で，レレバンスサンプリングよりも高い検索精度が得られると報告されている．これらサンプリング手法は検索結果の上位から順に（レレバンスサンプリング），ないし必要文書と不要文書の境界と推定される文書，およびその前後の順位の文書（uncertaintyサンプリング）をサンプル文書として選択する．このため検索条件との適合度により順位付けされた検索結果のうち，適合度がある範囲にある文書からサンプルが選択される．比較的類似した文書は同じ検索条件との適合度が類似した値となる傾向があることから，これらサンプリング手法は複数の類似した文書をサンプルとして選択する可能性が高い．この問題点に対処するため，筆者はunfamiliarサンプリングを提案する．unfamiliarサンプリングはレレバンスサンプリングおよびuncertaintyサンプリングを改良する手法であり，既存のサンプル文書と類似した文書がサンプルとして追加されないように，サンプル選択の際に既存のサンプルと文書間距離が近いサンプルを排除する．この改良により，選択されるサンプル文書はよりバラエティに富んだものとなり，複数の類似した文書がサンプルとして用いられる場合に比べて検索精度の向上が期待できる．レレバンスフィードバックを用いた文書検索を行う場合，検索者が多くの文書について必要ないし不要の判定をすることは考えにくいので，少数のサンプル文書で高い精度を得ることが重要になる．近年，文書検索や文書分類を高い精度で実現する手法としてAdaBoostがよく用いられる\cite{bib:Boost}．AdaBoostは既存の分類アルゴリズム(弱学習アルゴリズム)を組合せることでより精度の高いアルゴリズムを生成する手法であるが，決定株，ベイズ推定法を弱学習アルゴリズムとして用いる場合，サンプル文書が少ない場合にはRocchioフィードバックに劣る精度となることが知られている\cite{bib:Boost_and_Rocchio,bib:Yu}．本稿ではRocchioフィードバックを弱学習アルゴリズムとして用いる例(Rocchio-Boost)を示し，実験により少数のサンプル文書でも高い検索精度を実現することを示す．次章以降の本稿の構成は次の通りである．2章で既存のレレバンスフィードバック技術であるRocchioフィードバックについて述べ，3章ではAdaBoostのRocchioフィードバックへの適用について述べる．4章で既存のサンプリング手法であるレレバンスサンプリング，uncertaintyサンプリングについて述べ，5章で提案手法であるunfamiliarサンプリングについて述べる．6章で実験に用いたNPLテストコレクションおよび実験手法について述べる．7章で実験結果とその考察について述べ，8章で本稿のまとめを述べる．