自然言語処理技術の一つに,文書の自動抄録がある.従来から行なわれている自動抄録は大きく分けて2つの手法,すなわち,1.文書の構造解析を行なう手法,2.文書の統計情報を用いた手法とに分類できる.1はスクリプトなどを使用して重要箇所を抽出する方法や,テキストの構文・意味解析を行なって談話構造を作成し,この構造から重要箇所を抽出する方法である\cite{Reimer1988},\cite{Tamura1989},\cite{Jacobs1990},\cite{Inagaki1991}.しかし,これらの方法では,ある特定の分野について書かれたテキストのみを対象としている場合が多いため,結果的に汎用性に欠けることが指摘されている\cite{Paice1990},\cite{Zechner1996}.2は電子化されたコーパスに対し統計手法を適用することで重要箇所を抽出する方法である.この場合,文に出現する各語に重み付けを行ない,そのスコアの高い文を重要箇所とする手法が多く用いられている.重み付けには,(a)ヒューリスティックスを用いたもの,(b)単語頻度などの情報を用いたもの(c)シソーラスなどの意味情報を用いたものなどがある.(a)は文書から得られるヒューリスティックスを用いて文の重み付けを行ない重要箇所を抽出する手法である.\cite{Paice1990},\cite{Paice1993},\cite{Kupiec1995}.ヒューリスティックスとしては,修辞関係\cite{Miike1994},タイトルに出現する語の情報\cite{Edmundson1969},文の出現位置\cite{Baxendale1958}などがある.これらは,分野を限定し特別に用意された知識を用いて重要箇所を抽出する研究と比べると汎用性があると言えるが,対象分野の変更に対しどの程度適用できるかは調査の余地がある.(b)はLuhnらにより提唱されたキーワード密度方式に代表される手法である\cite{Luhn1958}.Luhnらは,「一つの文献において,その主題と関係の深い語は概して文献中に繰り返し出現する」という前提に基づき,文献の内容に関係の深い数語のキーワードを抽出し,これらの語を高頻度で含む文を文献中から選定して抄録とした\cite{Luhn1958}.しかし,文献中どこにでも現れる一般語との区別がつきにくく,文献中におけるキーワード分布の偏りが小さくなってしまうことが指摘されている\cite{Suzuki1988}.鈴木らはこの問題に対処するため,文章中で隣接または近接している語の組のうち,出現頻度の高い組を高頻度隣接語と呼び,キーワード密度法により得られたキーワードと高頻度隣接語を共に多く含む文を抄録文の候補とする手法を提案した\cite{Suzuki1988}.しかし,キーワード及び隣接語の決定は人手により行なわれているため恣意的であり,また抄録を行なおうとするテキストごとにキーワードと隣接語を決定しなければならない.SaltonやZechnerらは,単語の頻度を基に計算されたTF$\ast$IDFを用いて語に重み付けを行なうことで重要箇所を抽出する手法を提案した\cite{Salton1993},\cite{Salton1994},\cite{Zechner1996}.これらの手法は,表記の統計情報だけを用いているため,鈴木らの手法と比べると重要箇所を抽出する際,人間の介在を必要としない.しかし,人間が対象とする記事のみから重要箇所を抽出できるのは,記事に関する様々な知識を用いているからであり,対象となる記事の頻度を基にした単語の機械的な処理による重み付けだけで重要箇所を適切に抽出できるかどうかは不明である.また,(c)は意味に関する統計情報を用いた手法である.佐々木らは,段落内,又は,段落間に跨る意味分類の出現パターンをシソーラスを用いて分析し,その結果をチャート形式で表現する結束チャートを提案した\cite{Sasaki1993}.鈴木らは,佐々木らの提案した結束チャートを利用することでキーワードを自動的に抽出する手法を提案している\cite{Suzuki1993}.鈴木らの手法では,文中に現れる語が多義語である場合には,それまでに現れた文中の語の累積頻度が最も高い意味コードをその語に割り当てている.しかし,佐々木,及び鈴木らのシソーラスを用いる手法の問題として,データスパースネスの問題がある.すなわち,シソーラスのカテゴリー自身が抽象的な語で定義されているため,文書の種類によっては,その語が文書に出現しない場合がある\cite{Niwa1995}.さらに,各段落のキーワード候補は,各段落に2回以上出現した語をその段落におけるキーワード候補としているが,{\itWallStreetJournal}のように経済が主となる報道の新聞記事では,評論や科学文献などと比べると,一つのパラグラフの語数が少ないため,一つのパラグラフ内で同一表層語が2回以上出現する現象は少なく,結果的に文書の種類によっては手法が適用できない場合がある.実際,今回の実験で使用した50記事に出現するパラグラフ数395のうち,一つのパラグラフ内で同一表層語が2回以上出現したパラグラフ数は168(42.5\%)であり,半数以上のパラグラフに対して佐々木らの手法が適用できなかった.本稿では,文脈依存の度合に注目した重要パラグラフの抽出手法を提案する.本稿の基本的なアイデアは,文書の重要箇所を適切に抽出するため,その文書がどの分野に属しているかという情報を利用するということである.例えば,ある記事に`株'が高頻度で出現したとする.その記事が`事件'の分野に属する一つの記事である場合には,`株'に関する事件の可能性が高いことから重要度の度合は強い.一方,`株式市場'の分野に属する一つの記事である場合には,この分野に属する他の記事にも`株'が高頻度で現れることから重要度は下がる.つまり`株'がある記事にとって重要であるかどうかは,その記事が設定された分野にどのくらい深く関わっているかに依存し,これは予め設定された分野に属する他の記事における`株'の頻度と比較することで判定が可能となる.我々は,分野固有の重要語の選定を行なうため,記事中の任意の語が,設定された文脈にどのくらい深く関わっているかという度合いの強さを用いることで,語に対する重み付けを行なった.先ず,佐々木らがシソーラスを用いて語の意味を決定しているのに対し,我々は辞書の語義文を用いることで文書中の多義語の意味を自動的に決定する.次に主題に関連する単語の低頻度数の問題に対処するため,名詞同士のリンク付けを行なう.この結果に対し,文脈依存の度合を利用する.すなわち,我々はZechnerらがTF$\ast$IDFを用いて重み付けを行なっているのに対し,記事中の任意の語が,設定された文脈にどのくらい深く関わっているかという度合いの強さを用いることで,語に対して重み付けを行なう.その際,鈴木らのように重要語を抽出する過程で人間の介在を必要としない.以下,2章では,文脈依存の度合いについて述べ,3章では語の重み付け手法を示す.4章では重み付けされた語を用いてパラグラフごとに文書のクラスタリングを行ない,重要パラグラフを抽出する手法について述べる.5章では実験について報告し,6章で実験結果に関する考察を行なう.