自然言語処理において高い性能を得ようとするとき，コーパスを使った教師あり学習(supervisedlearning)は，今や標準的な手法である．しかしながら，教師あり学習の弱点は一定量以上のタグ付きコーパスが必要なことである．仮によい教師あり学習の手法があったとしても，タグ付きコーパス無しでは高い性能は得られない．ここでの問題は，コーパスのタグ付けは労力がかかるものであり，非常に高くつくことである．この点を克服するためいくつかの手法が提案されている．最小限教師あり学習\footnote{``minimally-supervisedlearning''をさす．全ての事例に対してラベルを与えるのではなく，極めて少量の事例に対してのみラベルを与える手法．例えば\cite{Yarowsky1995,Yarowsky2000}などがある．}や能動学習(activelearning)(例えば\cite{Thompson1999,Sassano2002})である．これらに共通する考え方は，貴重なラベル付き事例を最大限に活かそうということである．同じ考え方に沿う別の手法として，ラベル付き事例から生成された{\em仮想事例}(virtualexamples)を使う手法がある．この手法は，自然言語処理においてはあまり議論されていない．能動学習の観点から，LewisとGale\shortcite{Lewis1994}が文書分類での仮想事例について少し触れたことがある．しかしながら，彼らはそれ以上仮想事例の利用については踏み込まなかった．このとき考えられた利用方法は，分類器(classifier)が自然言語で書かれた仮想的な文書例を作り，人間にラベル付けさせるものだったが，それは現実的ではないと考えられたからである．パターン認識の分野では，仮想事例はいくつかの種類について研究されている．SVMsとともに仮想事例を使う手法を最初に報告したのは，Sch\"{o}lkopfら\shortcite{Schoelkopf1996}である．彼らは，手書き文字認識タスクにおいて精度が向上したことを示した(第~\ref{sec:vsv}節でも述べる)．このタスクでの次のような事前知識(priorknowledge)に基づいて，ラベル付き事例から仮想事例を作り出した．その事前知識とは，ある画像を少しだけ修正した画像(例えば，1ピクセル右にシフトさせた画像)であっても元の画像と同じラベルを持つということである．また，Niyogiらも事前知識を使って仮想事例を作り，それにより訓練事例の数を拡大する手法について議論している\cite{Niyogi1998}．我々の研究の大きな目的は，コーパスに基づく自然言語処理において，Sch\"{o}lkopfら\shortcite{Schoelkopf1996}がパターン認識で良好な結果を報告している仮想事例の手法の効果を調べることである．コーパスに基づく自然言語処理での仮想事例の利用については，バイオ文献中の固有表現認識を対象にした研究\cite{Yi2004}があるが，対象タスクも限られており，研究が十分に進んでいるとは言えない状況である．しかしながら，仮想事例を用いるアプローチを探求することは非常に重要である．なぜなら，ラベル付けのコストを削減することが期待できるからである．特に，我々はSVMs\cite{Vapnik1995}における仮想事例の利用に焦点をあてる．SVMは自然言語処理で最も成功している機械学習の手法の一つだからである．文書分類\cite{Joachims1998,Dumais1998}，チャンキング\cite{Kudo2001}，係り受け解析\cite{Kudo2002}などに適用されている．本研究では，文書分類タスクを自然言語処理における仮想事例の研究の最初の題材として選んだ．理由は大きく二つある．一つには，機械学習を用いた文書分類を実際に適用しようとすると，ラベル付けのコストの削減は重要な課題になるからである．もう一つには，ラベル付き事例から仮想事例を作り出す方法として，単純だが効果的なものが考えられるからである(第~\ref{sec:vx}節で詳細に述べる)．本論文では，仮想事例がSVMを使う文書分類の精度をどのように向上させるか，特に少量の学習事例を使った場合にどうなるかを示す．