本稿では，任意の入力文において言い換え文を作成する手法を提案する.言い換えの作成に関する研究は数多く行われているが，松本の手法[1]では言い換え文の作成に日英対訳文の存在を前提としていた.本研究では対訳文のない文章でも正解率90%の精度で言い換え作成を実現した.

言い換えとは，同じ意味であるが表現や構造を異なる表現に変える行為である.言い換えに関する研究は幅広く展開されている.適した意味表現に関する研究[2]では意味構造の分解と変換を行い，言い換え処理の手続きを示した.他にニューラル言い換え作成を活用した言語学習支援[3]では，少資源問題と少置換問題という言い換え作成の2つの課題に焦点を当て，言語学習支援にどのように関連しているか説明している.機械翻訳を用いた研究では，松本が行った対訳文を用いた言い換え文の作成[1]がある.折返し翻訳を用いることで機械翻訳の弱点である翻訳機の精度に対しての依存度を減少させた.本研究では入力文に対訳文のない状況に焦点を当て，言い換え文を得ることができるか探究する.