電子化されたテキストが世の中に満ち溢れ，情報洪水という言葉が使われるようになってからかなりの歳月を経ている．しかし，残念ながら，我々の情報処理能力は，たとえ処理しなければならない情報が増えたとしても，それほど向上はしない．そのため，自動要約技術などにより，読み手が読むテキストの量を制御できることが求められている．また，近年情報検索システムを利用する機会も増えているが，システムの精度の現状を考慮すると，ユーザは，システムの提示した候補が適切なものであるかどうかをテキストを見て判断せざるを得ない．このような場合，要約をユーザに提示し，それを見て判断を求めるようにすると，ユーザの負荷を減らす支援が行なえる．自然言語処理の分野では，近年頑健な解析手法の開発が進み，これと，上に述べたような，自動要約技術の必要性の増大が重なり，自動要約に関連した研究は，90年代の中頃になって，再び脚光を集め始めている．市販ソフトウェアも続々と発売されており，アメリカではDARPA支援のTipsterプロジェクトで要約が新しい研究課題とされたり\cite{hand:97:a}，また，ACL，AAAIなどで要約に関するワークショップ，シンポジウムが相次いで開催され，盛況で活発な議論が交わされた．日本でも，98年3月の言語処理学会年次大会に併設して，要約に関するワークショップが開催され，それを機会に本特集号の編集が企画された．本稿では，このような現状を鑑み，これまでの(主に領域に依存しない)テキスト自動要約手法を概観する．また，これまでの手法の問題点を上げるとともに，最近自動要約に関する研究で注目を集めつつある，いくつかのトピックについてもふれる．本特集号の各論文が，テキスト自動要約研究として，どのような位置付けにあるかを知る上で，本稿が参考になれば幸いである\footnote{各論文の個別の紹介は，増山氏の編集後記を参照して頂きたい．}．要約研究は時に，情報抽出(InformationExtraction)研究と対で(あるいは，対比して)述べられることがある．どちらも，テキスト中の重要な情報を抜き出すという点では共通するが，情報抽出は，あらかじめ決められた「枠」を埋める形で必要な情報を抜き出す．そのため，領域に依存してあらかじめ枠を用意する必要があったり，また，領域に依存したテキストの特徴を利用した抽出手法を用いたりするため，領域を限定することが不可欠となる\footnote{情報抽出研究に関する解説としては，\cite{cowie:96:a,sekine:99:a}を参照されたい．また，DARPAが支援する情報抽出のプロジェクトであるMUC(MessageUnderstandingConference)に関しては，若尾の解説\cite{wakao:96:a}を参照して頂きたい．}．要約は，原文の大意を保持したまま，テキストの長さ，複雑さを減らす処理とも言えるが，その過程は，大きく次の3つのステップに分けられるとされる:テキストの解釈(文の解析とテキストの解析結果の生成)，テキスト解析結果の，要約の内部表現への変形(解析結果中の重要部分の抽出)，要約の内部表現の要約文としての生成．しかし，これまでの研究では，これらのステップは，テキスト中の重要箇所(段落，文，節，など)の抽出およびその連結による生成として実現されることが多かった．そのため，本稿では以後重要箇所の抽出を中心に解説する．2節では，まず重要箇所抽出に基づく要約手法について述べる．2.1節で重要箇所抽出に用いられてきた，さまざまな情報を取り上げ，それぞれを用いた要約手法について述べる．2.2節では，それらの情報を統合して用いることで，重要箇所を抽出する研究について概観する．2.3節では，重要箇所抽出に基づく要約手法の問題点について述べる．このようなテキスト要約手法が伝統的に研究されてきた一方で，近年要約を研究するに当たって考慮するべき要因として，以下の3つが提示されている\cite{sparck:98:a}．\begin{enumerate}\item入力の性質--テキストの長さ，ジャンル，分野，単一/複数テキストのどちらであるか，など\item要約の目的--どういう人が(ユーザはどういう人か)，どういう風に(要約の利用目的は何か)\footnote{要約は一般に，その利用目的に応じて，次の2つのタイプに分けられることが多い\cite{hand:97:a}．\begin{description}\item[indicative:]原文の適切性を判断するなど，原文を参照する前の段階で用いる\item[informative:]原文の代わりとして用いる\end{description}}，など\item出力の仕方\end{enumerate}たとえば，入力テキストのジャンルによっては，重要箇所抽出による要約が難しいものも考えられるし，また，要約というもの自体が考えにくいものもあり得る．ユーザの持つ予備知識の程度に応じて，要約に含める情報量は変えるべきであると考えられるし，また，利用目的が異なれば，その目的に応じた適切な要約が必要と考えられる．これまでの伝統的な要約研究は，このような要因に関して十分な考慮をしたものとは必ずしも言えない．しかし，これらの要因を考慮して，入力の性質，要約の目的に応じた適切な要約手法を開発する動きが活発になってきている．このような，自動要約に関する研究で最近注目を集めつつある，いくつかのトピックについても本稿ではふれる．3,4,5節ではそれぞれ，抽象化，言い換えによる要約，ユーザに適応した要約，複数テキストを対象にした要約に言及する．6,7節ではそれぞれ，文中の重要箇所抽出による要約，要約の表示方法について述べる．8節では，要約の評価方法について説明する．