音声認識研究の対象は、読み上げ音声から講演や会議などの話し言葉に移行している。このような話し言葉は日本語では特に、文章に用いる書き言葉と大きく異なり可読性がよくない。そのため、書き起こしや音声認識結果を講演録や議事録などのアーカイブとして二次利用する際には、文章として適切な形態に整形する必要がある。実際に講演録や議事録の作成の際には、人手によりそのような整形が行われている。これまでに、放送ニュースなどを対象とした自動要約の研究が行われている\cite{98-NL-126-10,98-NL-126-9,SP96-28,99-SLP-29-18,SP2000-116}。これらは主に、頻出区間や重要語句の抽出といった処理、つまり発話された表現をそのまま用いることによって要約を作成している。しかし、話し言葉表現が多く含まれる場合には、要約を作成する際にまず話し言葉から書き言葉へ変換する必要がある。実際に人間が要約を作成する際には、このような書き言葉表現への変換に加えて、不必要な部分の削除や必要な語の挿入、さらに1つの文書内での「ですます」調／「である」調などの文体の統一といった処理も行っている。本研究では講演の書き起こしに対してこのような整形を自動的に行うことを考える。現在、文章を整形するソフトウェアも存在しているが、これらはパターンマッチング的に規則ベースで変換を行っており、言語的な妥当性や前後との整合性はあまり考慮されていない。また、基本的に1対1の変換を行っているので、変換の候補が複数ある場合への対処が容易ではない。学会講演とその予稿集との差分をとることで書き言葉と話し言葉の変換規則を自動抽出する研究が村田らにより行われている\cite{murata_nl2002_diff,murata_nl2001_henkei}が、変換の際の枠組みは本質的に同じと考えられ、また実際に変換を行い文章を整形する処理は実現されていない。これに対して本研究では、規則に基づいて1対1の変換を行うのではなく、話し言葉と書き言葉を別の言語とみなした上で統計的な機械翻訳の手法を適用し、確率モデルによりもっともらしい表現に変換し実際に文章を整形することをめざす。