計算機上の文書データの増大に伴い,膨大なデータの中からユーザの求める文書を効率よく索き出す文書検索の重要性が高まっている.最近の文書検索では,ユーザの入力したクエリーと関連の高い文書の一部分を取り出して類似度を計算するパッセージレベルの検索が注目されている.パッセージ検索におけるパッセージとは,文書中でクエリーの内容と強く関連する内容を持つ連続した一部分のことを言う.パッセージ検索では,このパッセージをどのように決定するかが問題となる.良いパッセージを決定するためには,パッセージ自体が意味的なまとまりを形成し,パッセージの位置やサイズがクエリーや文書に応じて柔軟に設定される必要があると考えられる.本稿では,文書中の文脈情報である語彙的連鎖を利用し,クエリーと文書の適切な類似度を計算できるパッセージ決定手法について述べる.また,このパッセージを使用し,検索精度を向上させる検索手法について述べる.The importance of document retrieval systems which can retrieve relevant documents for user's needs is now increasing with the growing availability of full-text documents. The passage-level document retrieval has been received much attentions in the recent document retrieval task. The definition of a passage is considered as a sequent part of document which contain a relating content to a content of a query. In the passage retrieval, it is a problem how to decide the passages. It is considered that the passages which form meaning coherent units are effective in the improvement of the accuracy. Furthermore, it is also effective that the size and location of each passage is calculated flexibly with each query and document. In this paper we describe a definition of a passage calculation which can be able to calculate a similarity between each content of user's query and each part of document, using lexical chains which denote local document contexts. We also present a passage-level document retrieval method which improve the accuracy.