我々はこれまで，多様なテキストを要約することのできる頑健な自動要約システムの開発をめざして，重要文抽出を基にした要約システムを作成・拡張してきた．その過程で，作成したシステムを用いて日本語・英語双方において新聞記事などの書き言葉を対象にした要約評価ワークショップに参加し，良好な評価結果を得た\cite{nobata:tsc2001,sekine:duc2001}．また，日本語の講演録を対象として重要文抽出データを人手によって作成し，そのデータに対して要約システムの実験・評価を行った\cite{nobata:orc2002}．日本語と英語など異なる言語や，書き言葉と話し言葉など異なる性質をもつテキストを要約するためには，どのような点が共通化できてどのような点を個別に対応する必要があるのかを，実際に要約データにあたって要約手法を適用し，その結果を検討する必要がある．本論文の目的は，これまで行ってきた日本語と英語，また書き言葉と話し言葉のデータそれぞれについて，共通の素性を用いた重要文抽出の結果について示すことと，それらのデータ間での各素性の分布がどのように共通しているか，異なるかを示すことである．我々のシステムは，重要文抽出をベースにして自動要約を行っている．これは，文章全体を1〜2割程度縮める要約ではなく文章を大きく縮めて要約するためには，重要文抽出もしくはそれに類する手法を用いることが必要であると考えたためである．重要文抽出は自動要約に用いられる主要な手法の一つである\cite{mani:aats,okumura:nlp1999-07}．文章から重要文を抽出するためには，各文がどの程度重要であるかを示す素性を用意する必要がある．文の位置情報，たとえば文章の先頭にあるものほど重要だとみなす手法は，単純ではあるが現在でも自動要約の主要な手法である．他にも記事中の単語の頻度などの統計的な情報や，文書構造を示す表現などの手がかりなどが用いられている．これらの素性を統合的に用いる手法も研究されており，例えば\cite{edmundson:acm1969}は人手で重み付けの値を与えることによって，\cite{watanabe:coling1996}は回帰分析，\cite{kupiec:sigir1995-s}や\cite{aone:colingacl1998}はベイズの規則，また\cite{nomoto:ipsj1997}，\cite{lin:cikm1999}らは決定木学習を用いて複数の情報を統合している．本論文では，これらの論文で示されているように素性を統合的に用いた要約システムの評価結果を示すだけでなく，自動要約に用いられる主な素性の振舞い・素性の組合せによる重要文の分布の違いなどを，性質の異なる3種類の要約データにおいて比較・分析した点に特徴がある．以下では，\ref{section:data}章において各要約データについて説明し，\ref{section:system}章において重要文抽出システムの概要を述べ，\ref{section:evaluation}章において各要約データにシステムを適用した結果の評価を示す．さらに，\ref{section:analysis}章においてシステムが用いた素性の各データにおける分布について考察する．