大量の電子化文書が氾濫する情報の洪水という状況に我々は直面している．こうした状況を背景として，情報の取捨選択を効率的に行うための様々な手法が研究されている．近年，それらの研究の一つとして文書要約技術が注目を集めている．特にある話題に関連する複数の文書をまとめて要約する複数文書要約といわれる技術が関心を集めており，検索技術などと組み合わせることにより効率的に情報を得ることが期待できる．DocumentUnderstandingConference(DUC)\footnote{http://duc.nist.gov}や，TextSummarizationChallenge(TSC)\footnote{http://lr-www.pi.titech.ac.jp/tsc}\cite{article32}といった評価型ワークショップにおいても複数文書要約タスクが設定されており，その注目度は高い．複数文書要約も含め自動要約では，文書中から重要な情報を持つ文を抽出する重要文抽出技術用いて，その出力をそのまま要約とする手法\cite{article25,article38,article39}や，その出力から不要な表現の削除や置換，あるいは，新たな表現の挿入を行い，より自然な要約にする手法がある\cite{article47,article40}．いずれの場合にも，重要文抽出は中心的な役割を担っている．そこで本稿では，複数文書を対象とした重要文抽出に着目する．複数文書からの重要文抽出も，単一文書からの重要文抽出と同様に，ある手がかりに基いて文の重要度を決定し，重要度の高い文から順に，要約率で指定された文数までを重要文として抽出する．この際，複数の手がかりを扱うことが効果的であるが，手がかりの数が多くなると，人手によって適切な重みを見つけることが難しいという問題がある．本稿では，汎化能力が高いとされる機械学習手法の一種であるSupportVectorMachineを用いて，複数の手がかりを効率的に扱い，特定の話題に関連する複数文書から重要文を抽出する手法を提案する．評価用のテストセットとして12話題に関する文書集合を用意し，文書集合の総文数に対して10\,\%，30\,\%，50\,\%の要約率で重要文抽出による要約の正解データを作成した．人間による重要文の選択の揺れを考慮するため，1話題に対し3名が独立に正解データを作成した．このデータセットを用いた評価実験の結果，提案手法は，Lead手法，TF$\cdot$IDF手法よりも性能が高いことがわかった．さらに，文を単位とした冗長性の削減は，情報源が一つである場合の複数文書からの重要文抽出には，必ずしも有効でないことを確認した．以下，2章では本稿における重要文抽出の対象となる複数文書の性質について説明し，3章ではSupportVectorMachineを用いた複数文書からの重要文抽出手法を説明する．4章では評価実験の結果を示し，考察を行う．5章ではMaximumMarginalRelevance(MMR)\cite{article48}を用いて抽出された文集合から冗長性を削減することの効果について議論する．