%本稿では，BARTモデルに文書の階層構造（文-単語構造）を取り込んだ階層型BART(Hie-BART)を提案する．既存のBARTモデルは，生成型文書要約タスクにおいて高い要約精度を達成しているが，文レベルと単語レベルの情報の相互作用を考慮していない．一方，機械翻訳タスクでは，単語とフレーズ間の関係を把握するMulti-GranularitySelf-Attention(MG-SA)が提案されており，この技術によってニューラル機械翻訳モデルの性能が向上されている．提案手法であるHie-BARTモデルでは，BARTモデルのエンコーダにMG-SAを組み込むことで，文と単語の階層構造を捉える．評価実験の結果，提案手法はCNN/DailyMailデータセットを用いた評価ではROUGE-Lにおいて0.1ポイントの改善が見られた．