label{節:背景}近年，インターネットの普及や企業に対するe-文書法等の施行に伴い，我々の周りには膨大な電子化文書が存在するようになってきた．そこで，ユーザが必要な情報へ効率よくアクセスするための支援技術の研究として自動要約の研究が盛んに行われている．自動要約の既存研究としては，要約する前の文章（原文）とそれを要約したもの（要約文）のパラレルコーパスを使用し，どのような語が要約文へ採用されているのか確率を用いることによってモデル化する手法\cite{Jing:2000,Daume:2002,Vandeghinste:2004}や，大量のコーパスから単語や文に対して重要度を計算し，重要であると判断された語や文を要約文に採用する方法\shortcite{oguro:1991論文,Hori:2003}がある．これらは計算機のスペックや大量の言語資源を手に入れることが出来るようになったことにより近年多く研究されている．しかし言語を全て統計的に処理してしまうことはあまりにも大局的過ぎ，個々の入力に合った出力が難しくなってしまう．また我々人間が要約を行うときには文法などの知識やどのように要約を行ったら良いのか等，様々な経験を用いている．そのため人間が要約に必要だと考える語や文と相関のあるような重要度の設定は難しい．さらに人間が要約を行う際は様々な文の語や文節など織り交ぜて要約を作成するが，既存手法である文圧縮や文抽出ではこのような人間が作成する要約文は作ることができない．そこで本論文では人間が作成するような要約文，つまり複数の文の情報を織り交ぜて作成する要約文の作成を目指す．また上述のように語や文などに人間と同じように重要度を設定することは困難であるため，本論文ではこれらに対して重要度の設定を行わずに用例を模倣利用することによって要約文を獲得する方法を提案する．以下，\ref{章:用例利用型のアプローチ}章にて用例利用型の考え方と既存研究，また用例利用型を要約にどう適用するのか述べる．続いて\ref{章:提案法のシステム概要}章にて提案法のシステム概要を述べ，\ref{章:類似用例文の選択}章から\ref{章:文節の組合せ}章にて提案法の詳細を述べる．そして\ref{章:評価実験及び考察}章にて実験，\ref{章:結果及び考察}章にて結果及び考察を行う．