単語の重み付けは，文書を情報検索で使われる計算可能な形式に変換する方法において本質的である．TFIDFのような統計的要素だけでなく，意味的側面を考慮して，オントロジーやクラス情報，それらのハイブリッド手法を用いることで，意味を考慮した単語の重み付け手法の開発が行われている．本研究では，医学オントロジーと単語のタイプやトピックといったクラス情報の組み合わせによって，医学重要度と単語特定性という新たな2つの要素を求め，それらの組み合わせによる4つの医学単語の重み付け手法を提案する．医学重要度は単語が診断に関する情報検索でどのくらい医学的に重要かを示す．この医学重要度は医学オントロジーのUMLSとICD-10の活用により分けられた3つの単語タイプの違いにより導かれる．さらに，単語特定性は，医学単語の共起の偏りの観点から，医学単語のトピック情報を用いてエントロピー計算により導かれる．4つの手法の特徴が，診断に関する医学論文検索の実験結果の分析により捉えられた．特に2つの要素を用いた手法は，実験で用いたデータセットの主要な評価指標で最も高い精度を示した．したがって，提案手法は診断用の医学論文検索システムへの適用が期待できる．
