関連研究

内山ら[1]は自動要約のために各種重要度を用いた手法を比較している． これらの手法には，本文の先頭数文を抽出する方法，単語の重要度 の総和にもとづく方法などがあるが，特にタイトルとの類似度にもとづく 方法が高精度であり，共起関係を利用した類似度が要約に有効であるとしている．

また村田ら[2]は情報検索の研究において確率型手法の一つであるRobertsonの2-ポアソンモデルに 位置情報を補強項として追加する手法を試みている．検索キーワードをもとに，この位置情報を用いて， 記事中での検索キーワードの出現位置がタイトルにあれば文書のスコアに加点する処理をし， この方法により情報検索の精度が向上したとしている．

これらの関連研究に共通することは，タイトルの情報を用いて，それぞれ要約，情報検索の 精度を向上させている点である．これはタイトルが文章において重要な情報をもつことを示している．

そして，村田ら[3]がタイトルに出現した単語を重要単語として本文中で強調表示する技術を提供しているが，評価実験 がなされておらず，有効性が確認されていない．

よって本研究でも，タイトルの重要性に着目し，タイトルに出現した単語を重要単語と定義して， その重要単語を本文中で強調表示することによる読書支援を提供し，また考察・評価実験を行う．