大量の文書情報の中から必要な部分を抽出するために，自動要約技術などによって文書の量を制御し，短い時間で適確に内容を把握する必要性が高くなってきている．自動要約には，文書中の文を単位とし，なんらかの情報をもとに重要語を定義して各文の重要度を計算する方法がある．たとえば，文書中の出現頻度が高い単語は重要語になる可能性が高いという仮定のもとに，単語の重要度を計算する方法({\ittfidf}法)\cite{salton1989}，自立語の個数を考慮して単語の重要度を計算する方法\cite{robertson1997}，語彙的連鎖を用い重要度を計算する方法\cite{mochizuki2000}がある．新聞など文書の構造上の特徴から重要文を抽出する方法や，主張，結論，評価などの特別な語を含む文を重要文とする方法など，文書の重要な記述部分を示す語を含む文や，その文に含まれる単語の重要度を他の単語より上げる方法がある\cite{watanabe1996}．その他にも，接続詞，照応関係などから文間・単語間のつながりを解析し要約する方法，文書を意味ネットワーク化して，その上でコネクショニスト・モデルを用いて，接点の活性値の収束値を重要度として計算する要約方法\cite{Hasida1987,Nagao1998}などがある．要約文の表示には文書中の文単位で重要度を計算し，文書中での出現順にあわせて重要な文を提示していくという方法をとるものや，重要な語句・文・パラグラフなどの単位で抽出・表示するものが多い．複数の文を接続詞などでつなげてまったく新しい要約文書を生成するものは少ないが，文脈，文の重要部分，または構造を考慮して，重要文をさらに小さい単位で表示するシステムも出てきている\cite{nomura1999}．システムが抽出した要約文を評価する方法には，人間の被験者の要約と{\ittfidf}法などでシステムが抽出した要約とを再現率/適合率によって比較する方法\cite{Zechner1996}，様々な手法で抽出された要約文を利用して，ある種のタスクを行ないその達成率で間接的に評価を行なう方法\cite{mochizukiLREC2000}，要約は読み手の観点によって変化することに着目して複数の正解に基づいて評価する方法\cite{ishikawa2002}などがある．本論では，連想概念辞書をもとに，単語と単語の連想関係とその距離情報を使って文書中の単語の重要度を計算し，各文ごとの重要度を求め重要文の抽出を行なう．連想概念辞書は，小学校の学習基本語彙の名詞を刺激語とし，「上位概念」「下位概念」「部分・材料概念」「属性概念」「類義概念」「動作概念」「環境概念」の７つの課題に関して，大量の連想語を収集して構造化すると同時に，刺激語と連想語との距離が定量化されている\cite{Okamoto2001}．連想概念辞書の規模は見出し語が約660語，連想語が延べで約16万語である．単語の重要度の計算は，その単語の連想語もしくはその単語を連想する刺激語が文書中にあれば，二つの単語の距離から得られる値を使用して重要度を計算する．たとえば，「ガラパゴスには巨大な\underline{ゾウガメ}がいる．この\underline{カメ}は，島の中を悠然と歩いている．」のように「ゾウガメ」の上位概念である「カメ」を用いて言い換えている場合，「カメ」「ゾウガメ」の重要度を二つの単語間の距離に基づいて計算する．これによって，表層的に文書中の単語の出現頻度をもとにした重要度の計算では別の単語として処理されるが，本手法では上位/下位概念や部分・材料概念，属性概念，動作概念，環境概念などの連想関係も用いているので関連する単語の重要度を精密に計量することができる．次に人間を被験者として重要文を抽出する実験を行なう．被験者の観点によって抽出される重要文が違ってくる場合があるが，40人の被験者で実験を実施し，多くの被験者が上位に抽出している順番を重視して重要度を決定した．本論文では，既存の重要語抽出法と本手法での抽出結果とを，被験者による実験結果との一致度を比較することによって評価した．