\label{sec:intro}近年，膨大な電子化された情報の中から必要な情報を検索する技術の必要性が高まっている．インターネットの爆発的な普及に伴って，ユーザが求める情報を持つwwwサーバを検索するシステムが，実際，数多く出現してきている．しかし，これらの検索システムのほとんどは，ユーザが入力した検索キーワードそのものを含むテキスト(に対応したwwwサーバ)を検索するシステムである．検索キーワードに意味的に類似している単語まで考慮した\footnote{単に，キーワードを同義語・類義語のリストを使って展開する従来手法では，不十分であり，類似の度合に従って文書を整列させて上位のものだけユーザに提示出来なくてはならない．キーワード「画家」に対して，同義語「画伯」や類義語「イラストレーター」,「デザイナー」や上位概念である「絵描き」,「芸術家」などまでも含むものを検索し，類似度順に出力することが望まれる．}検索(以下，類似検索と呼ぶ)は出来ない．一方，シソーラスに基づく意味的類似性を使った，翻訳，解析，文書検索などの研究が行なわれてきている．ただ，これらの先行研究には(1)シソーラスの階層構造が平衡していると仮定しているという問題と(2)単語の多義性の解消を行なっていないという問題があった．本論文では，階層構造が平衡していないシソーラスにも適用できる，より一般的な単語間の意味的類似度を提案する．本提案では各単語が担う概念間の最下位共通上位概念が有する下位概念の総数が少ないほど，単語間の類似度が大きくなる．筆者らは，この意味的類似度と大規模シソーラスの一つであるEDRシソーラスを使って，類似検索システムを実装した．さらに，精度を向上させるために，単語の多義解消手法をこの検索システムに導入した．本類似検索システムは，単語間の物理的近さと単語の重要度を用いた拡張論理型の従来システムに基づいている．この従来システムとの比較実験を行ない，意味的類似性と多義解消を用いた提案の類似検索手法\footnote{本手法では，類義語を検索可能にすることによって再現率を上げ，その範囲内で，多義によるノイズを排除し適合率を上げることを目指している．さらに再現率を重視する場合には関連語まで含めて検索することが必要と考えられる．}によって再現率・適合率が向上したことを確認した．以下，\ref{sec:method}節で，提案した意味的類似度，採用した多義解消手法，それらを用いた類似検索，ベースとなる拡張論理型検索について示し，\ref{sec:experiment}節で前節で述べた類似検索手法による適合率・再現率の改善及び多義解消手法の比較について示し，\ref{sec:conclusion}節でまとめる．