\label{sec:intro}近年テキスト情報が膨大になり，真に必要とする情報を的確に選択することが量的にも，質的にも困難になっている．また，携帯端末の普及に伴い情報をよりコンパクトにまとめる技術が必要とされている．これらのことから，文章を自動要約する技術の重要性が高まっている．これまで様々な要約研究が行なわれてきたが\cite{Okumura99}，原文から重要と判断される文，段落等を抜き出し，それを要約と見なす手法が主流である．これには，単語出現頻度を元にした重要度によって重要文を抽出する手法\cite{Edmundson69,Luhn58,Zechner96}，談話構造を利用して文を抽出する方法\cite{Marcu97}，などがあるが，文単位の抽出方法では余分な修飾語など不必要な情報が多く含まれるため，圧縮率に限界がある．また文を羅列した場合には，前後のつながりが悪いなど可読性に問題があった．そこで近年では，文単位だけでなく語句単位で重要箇所を抽出する研究\cite{Hovy97,Oka2000}，語句単位の抽出を文法的に行なう研究\cite{Knight2000,Jin2000}，可読性を高めるための研究\cite{Mani99,Nanba2000}が行なわれるようになってきた．中には，原文に現れる幾つかの概念を上位概念に置き換えるようなabstractの手法も見られる\cite{Hovy97}．しかし，重要語句を列挙するだけでは文を形成しないため，可読性が低くなるという問題点がある．また，文を形成する場合でも，人に近い言い替えや概念の統合を行なうには膨大な知識が必要となる．本研究では，文単位ではなく語句単位の抽出を行ない，本文から必要最低限の重要語句を抽出し，それらを用いて文生成を行なう要約手法を提案する．提案手法は，必要最低限の語句を抽出することで圧縮率を高めるとともに，抽出した語句から文を形成することで可読性を考慮した．また，重要語句を抽出して文を形成するためには少なくとも主語，述語，目的語が必要であると考え，格要素を特定することで重要語句を抽出した．これによって，端的な要約文を生成するために必要最低限の情報を得ることが可能となった．また，現在利用可能な知識で文を生成するために，この格要素の抽出には，日英機械翻訳システムALT-J/E\cite{Ikehara91}の格フレーム辞書\cite{Goi-Taikei99}を用いた．本論文で提案する要約モデルは以下の2点によって構成される:\vspace{1mm}\begin{quote}\begin{itemize}\item語句抽出\item文生成\end{itemize}\end{quote}\vspace{1mm}このうち，語句抽出には以下の2つの方法があると考える:\vspace{1mm}\begin{quote}\begin{itemize}\item[A)]キーワードに着目する方法\vspace{1mm}\item[B)]文生成に必要な語句に着目する方法\end{itemize}\end{quote}\vspace{1mm}キーワードA)は，内容の特徴を表す単語であり，高頻度語など，従来のキーワード抽出等で抽出されてきた単語列である．しかし，単語列を提示しただけでは文を形成しないため可読性が低く，誤読を起こしかねない．一方，文生成に必要な単語B)とは，A)に加えて，文を構成するために必要な機能語や，高頻度語に含まれない内容語も含まれている．本論文では，要約結果は単語列ではなく文を形成していることを基本方針とするため，B)の語句抽出に着目して要約文を生成する．以上の方針を元に，本研究では，新聞記事を自動要約するシステムALTLINEを試作した．ALTLINEは一文〜複数文の要約を生成することができ，文単位ではなく重要語句を抽出することによって圧縮率を高くすることが可能になった．また，ALTLINEの評価基準を設定し，人間による要約実験の結果と比較することで評価を行なった．本論文では，2章で提案する要約方式，3章で要約システムの実装について述べる．4章では評価の正解基準を作成するための被験者実験について説明し，5章ではALTLINEの評価を行なう．6章で考察を行ない，7章でまとめを行なう．