計算機による要約の試みでは，文章中の重要と思われる部分を抽出することを中心に研究されてきた．しかし，要約は人間の高度に知的な作業であるため，計算機により重要と認定された部分を列挙するだけではなく，要約文章の結束性，構成などの点で課題があることが認識されてきている\cite{Namba00,Mani99revise}．人間が作成するような要約は，結束性，構成などが適切で，要点を適正に網羅しているといった高度な要件を満たしていると考えられるが，このような要件を計算機で満たすためにはどのような要素技術が必要であるかが明らかになっているとはいえない．我々は，このような現状に対し，どのような要約文章なら読みやすく適切であるかを，人間が実際にどのような要約を作成するかを調査した上で，計算機でも実現が可能なレベルの要約操作に細分化し，整理することが必要であると考える．しかし，人間が行う要約の操作はそれほど単純ではなく，表層的な表現の言い換え，構文的言い換えといった様々なレベルの操作が考えられる．このような多様なレベルの言い換えを考慮した上で，要約文が生成される元になった文を，要約元文章から選びだす作業は，人手により対応づけするしかないようにもみえるが，人手による対応付けは，客観的な対応基準や作業コストの両面からみて問題がある．このような流れの中で，例えば，Marcu\cite{MarcuPair}は論文とそのアブストラクトのように，要約とその元文章が組になっている文章集合から，要約の各文が要約元文章のどの文から生成されたかを，コサイン類似度を用いて自動的に対応付ける手法を提案している．また，日本語の自動要約の研究では加藤らがDPマッチングの手法を用いて，局所的な要約知識を自動的に抽出する研究を行っている\cite{kato99}．彼らの研究では，放送原稿とその要約を使用しているため，要約文書は元文原文の残存率が高く，語や文節レベルの言い換えといった局所的な要約知識の獲得に限定して効果をあげているが，人間が行う，より一般的な要約作成に必要な知識獲得を行うためには，その手法の拡張が必要となってくる．本研究では，このような背景から，要約元文章中における文の統語的な依存関係を手がかりに要約文との文・文節対応付けを行い，その結果に基づいて要約操作に関連する言い換え事例を収集し，要約で行われている文再構成操作がどのようなものであるかを調査した．