キーワード抽出は情報検索に不可欠な技術の一つであり，現在，多様なキーワード抽出法が提案されている．その手法では，辞書を用いて形態素解析を行う方法\cite{Nakagawa1997}が一般的であるが，辞書を全く用いない方法\cite{TakedaAndUmemura2001}もある．辞書を用いて形態素解析を行う方法は，辞書に登録されていない語（未知語）の処理を考えなければならない．これは，未知語の存在がキーワード抽出の性能に悪い影響を与えるからである．したがって，日々増え続ける新しい未知語に対して，対処法を講じる必要がある．一方，辞書を一切用いずに，コーパスにおける文字列の統計量を元にキーワードを獲得する手法がある．文献\cite{TakedaAndUmemura2001}では，adaptation（反復度）を用いたキーワード抽出法を提案している．この手法では，文書数に上限があるとき複合語が分割されて抽出され，長いキーワードとして抽出できないという問題がある．この原因について我々は，文書中での文字列の反復出現が少ないことにより，反復度をうまく推定できていないと分析した．つまり，反復度は文書数をたくさん必要とする指標である．そこで本論文では，類似する文書への出現を考えた．情報検索における検索質問拡張では，新しい索引語を検索質問に付け加えることで検索質問の不足を補う．我々はこの手法を，コーパスの文書を拡張することに応用して，長い文字列の反復出現をうまく捕らえることができないかと考えた．ここで，文書拡張したコーパスを拡張文書集合と呼ぶことにする．本論文では，反復度を用いたキーワード抽出システムを利用する．そしてこのシステムにおいて，従来法と拡張文書集合を使用する提案法との比較実験を行う．結果として，文書拡張によるキーワード抽出法は，長いキーワードの反復出現をうまく捕らえるということを確かめる．また，これまでに取れなかった分野に特化したキーワード及びフレーズ的キーワードが抽出できるという新たな性質を報告する．結論として，キーワード抽出における文書拡張の有用性を報告する．本論文では，はじめに2節でキーワードの定義を行う．次に3節で反復度を用いたキーワード抽出法と文書拡張によるキーワード抽出法について，その手法及び手順と，文書拡張の妥当性について述べる．4節では従来法と提案法において反復度の振る舞いを調査する．そして5節で実際にキーワード抽出を行い，従来法と比較及び考察する．6節で先行研究と比較する．最後に7節で本論文の調査をまとめ，結論とする．