\label{sec:intro}テキスト自動要約は，自然言語処理の重要な研究分野である．自動要約の方法には様々なものがあるが，現在の主流は，テキスト中から重要文を抽出して，それらを連結することにより要約を生成する方法である\cite{oku99}．重要文を選ぶための文の重要度は，一般に，\begin{itemize}\item位置情報(例：先頭部分の文は重要)\item単語の重要度(例：重要単語を含む文は重要)\item文間の類似関係(例：タイトルと類似している文は重要)\item文間の修辞関係(例：結論を述べている文は重要)\item手がかり表現(例：「要するに〜」などで始まる文は重要)\end{itemize}などのテキスト中の各種特徴に基づいて決める\cite{oku99}．これらの特徴の組合せは，人手で決める\cite{edmundson69:_new_method_autom_extrac}ことも，機械学習により決める\cite{kupiec95:_train_docum_summar}こともできるが，いずれの方法で決めるとしても，それぞれの特徴を精度良く自動的に求めることが重要である．そのため，我々は，これらの特徴を個別に調査し，それぞれの自動要約への寄与を調べることを試みた．特に，本稿では，文間の類似度の各種尺度を，新聞記事要約を対象として比較した．類似度の良さは，要約の良さにより比較した．すなわち，精度の高い要約ができるような類似度ほど，高精度の類似度であると解釈した．ここで，文間の類似度を求める方法としては，単語間の共起関係を利用する方法と利用しない方法とを試みた．その結果は，共起関係を利用する方法の方が高精度であった．なお，各種の類似度を比較するための要約方法としては，タイトルとの類似度が高い文から重要文として抽出するという方法を利用した．この要約方法を利用して類似度を比較した理由は，タイトルは本文中で最も重要であるので，それとの類似度が文の重要度として利用できると考えたからである．なお，タイトルが重要であるという考えに基づく要約には，\cite[など]{yoshimi98:_evaluat_impor_senten_connec_title,okunishi98}がある．また，要約の手法としては，他に，本文の先頭数文を抽出する方法\cite{brandow95:_autom_conden_elect_public}と，単語の重要度の総和を文の重要度とする方法\cite{zechner96:_fast_gener_abstr_gener_domain}も試みたが，これらの方法よりも，タイトルとの類似度に基づく方法の方が高精度であった．これらのことから，共起関係を利用した方法によりタイトルとの類似度を求め，その類似度が高い方から重要文として抽出する方法が，自動要約に有効であることが分かった．以下では，まず，\ref{sec:measures}章で，各種の文の重要度の定義を述べ，次に，\ref{sec:expriments}章で，各種重要度を比較した実験について述べる．\ref{sec:conclusion}章は結論である．