本論文では，文，文章上の特徴，および文章の解析により得られた構造上の特徴をパラメタとして用いた判定式による文章の自動抄録手法を示す．さらに，抽出された文の整形や照応を考慮した文章要約手法について述べる．近年のインターネットなどの発展により，大量の電子化された文書が我々の周りに溢れている．これら大量の文書から必要とする情報を効率良く高速に処理するために，キーワード抽出や文章要約，抄録といった研究が行なわれている．それらのためには，計算機を用い，必ずしも深い意味解析を行なわずに文章の表層的特徴から解析を行なう方法が有効である．文章抄録とは文章から何らかの方法で重要である文を選び出し，抽出することである．山本ら\cite{Masuyama:95}は照応，省略，語彙による結束性など多くの談話要素から重要文を選択していく論説文要約システム(GREEN)を発表している．このシステムは談話要素を利用したものではあるが，文章の局所的な特徴を基に文を抽出するもので，本研究の立場からすれば文章全体の構造に基づく抽出と，電子化された大量のコーパス利用を考慮した抽出手法や手法の評価が必要と考える．また，亀田\cite{Kameda:97}は重要文の抽出の際に文章の中で小さなまとまりを示す段落や，一種の要約情報である文の見出しに着目する手法を提案，実現しているが，重要度計算の調整は人手により，系統的でないところが感じられる．さて，重要文の抽出に用いられるテキスト中の表層的特徴については，\cite{Okumura:98}にサーベイがある．これによると，Paice\cite{Paice:90}の分類として，(1)キーワードの出現頻度によるもの，(2)テキスト，段落中の位置情報によるもの，(3)タイトル等の情報によるもの，(4)文章の構造によるもの，(5)手がかり語によるもの，(6)文や単語間のつながりによるもの，(7)文間の類似性によるものがあげられている．本研究での手法は，上記のかなりの要素を組み合わせてパラメタとして利用している．いくつかの観点からのパラメタを組み合わせるという同様な手法として，\cite{Watanabe:96}，\cite{Nomoto:97}がある．それぞれ，重回帰分析，決定木学習により訓練データから自動学習するものである．われわれの手法は，構造木に関する情報を特に重視している．人間は，目的の意見，主張を読み手に伝えるために，意識下／無意識下に文章構成の約束に基づいて文章生成を行なっているが，それらの文章に論証性を持たせるためのものが文章構造である．また逆に，文章を理解し論旨を捉える際に文章構造を活用していると考えられる．したがって，文章の抄録にあたり，論旨を捉え，文章構造を理解した上で重要文を抽出していく手法は人間の文章抄録の流れに沿っており，ごく自然であると考えられる．実際，\cite{Marcu:97}では，人間の手による生成ではあるが文間の関係を解析した修辞構造生成後の文抽出の再現率，適合率は良好と報告されている．われわれの手法でも，修辞構造を含めた文章構造解析による情報を利用する．文章構造解析には田村ら\cite{Tamura:98}の分割と統合による構造解析手法を利用する．文章抄録には，構造解析で用いたパラメタに加えて，得られた文章構造上の情報についてのパラメタにより文抽出のための判定式を作り，それを基にして抄録を作成する．判定式とパラメタの重みの決定は重回帰分析に基づき，その訓練のため，およびシステムの評価のための基準データは，被験者に対するのべ350編の抄録調査による．なお，実験の対象とした文章は，均一な文章が容易に入手可能であるとの理由から，新聞の社説を用いる．一方，原文から単に文を選ぶだけの文章抄録では，選択された文間の隣接関係が不自然になる場合がある．また，たとえ選択された一文でも文内には冗長な表現が残っている場合がある．そこで，自動要約に向けては，抄録後になんらかの文章整形過程が必要である．本研究では，抄録の整形過程としての照応処理と，一文の圧縮処理を行なう．以下，第2章では文章抄録，要約のための文章構造解析について述べ，第3章では文章の自動抄録の手法について説明する．第4章では，提案の手法について再現率，適合率により評価検討を行う．最後に付録として，抄録の整形過程について述べ，実際に要約した文章例を示す．