学会での質疑応答や電子メールによる問い合わせなどの場面において，質問は広く用いられている．このような質問には，核となる質問文以外にも補足的な情報も含まれる．補足的な情報は質問の詳細な理解を助けるためには有益であるが，要旨を素早く把握したい状況においては必ずしも必要でない．そこで，本研究では要旨の把握が難しい複数文質問を入力とし，その内容を端的に表現する単一質問文を出力する“質問要約”課題を新たに提案する．コミュニティ質問応答サイトであるYahoo!Answers\footnote{https://answers.yahoo.com/}から抜粋した質問の例を表\ref{example_long_question}に示す．{この質問のフォーカスは}“頭髪の染料は塩素によって落ちるか否か”である．しかし，質問者が水泳をする頻度や現在の頭髪の色などが補足的な情報として付与される．このような補足的な情報は正確な回答を得るためには必要であるが，質問内容をおおまかに素早く把握したいといった状況においては，必ずしも必要でない．{このような質問を表\ref{example_long_question}に例示するような単一質問文に要約することにより，質問の受け手の理解を助けることが出来る．本研究では，質問要約課題の一事例としてコミュニティQAサイトに投稿される質問を対象テキストとし，質問への回答候補者を要約の対象読者と想定する．}\begin{table}[b]\caption{複数文質問とその要約}\label{example_long_question}\input{02table01.tex}\end{table}テキスト要約課題自体は自然言語処理分野で長く研究されている課題の一つである．既存研究は要約手法の観点からは，大きく抽出型手法と生成型手法に分けることができる．抽出型手法は入力文書に含まれる文や単語のうち，要約に含める部分を同定することで要約を出力する．生成型手法は入力文書には含まれない表現も用いて要約を生成する．一方で，要約対象とするテキストも多様化している．既存研究の対象とするテキストは，従来の新聞記事や科学論文から，最近では電子メールスレッドや会話ログなどに広がり，それらの特徴を考慮した要約モデルが提案されている．\cite{pablo2012inlg,oya2014sigdial,oya2014inlg}質問を対象とする要約研究としては\citeA{tamura2005}の質問応答システムの性能向上を指向した研究が存在する．この研究では質問応答システムの構成要素である質問タイプ同定器へ入力する質問文を入力文書から抽出する．本研究では，彼らの研究とは異なり，ユーザに直接提示するために必要な情報を含んだ要約の出力を目指す．ユーザに直接提示するための質問要約課題については，既存研究では取り組まれておらず，既存要約モデルを質問{テキスト}に適用した場合の性能や，質問が抽出型手法で要約可能であるか，生成型の手法が必要であるか明らかでない．そこで，本研究ではコミュニティ質問応答サイトに投稿される質問{テキスト}とそのタイトルの対（以後，質問{テキスト}−タイトル対と呼ぶ）を，規則を用いてフィルタリングし，質問{テキスト}とその要約の対（以後，質問{テキスト}−要約対と呼ぶ）を獲得する．獲得した質問{テキスト}−要約対を分析し，抽出型および生成型の観点から質問がどのような手法を用いて要約可能であるか明らかにする．また，質問要約課題のために，ルールに基づく手法，抽出型要約手法，生成型要約手法をいくつか構築し性能を比較する．ROUGE~\cite{rouge2004aclworkshop}を用いた自動評価実験および人手評価において，生成型手法であるコピー機構付きエンコーダ・デコーダモデルがより良い性能を示した．