本研究では，文の順序の推定に教師あり機械学習を用いる新規な手法を提案した． 文の順序を推定する実験において，提案手法の正解率(0.72から0.77)は 従来手法に基づく確率手法の正解率(0.58から0.61)よりも高かった． また，人手での順序推定との比較の結果，CASE1,CASE3においては人手評価に近い正解率(0.01から0.03程度の差異)を得られた． これらのことから，本研究での提案手法は有用であることごが確認できた． 素性を分析したところ， 2文目の助詞「は」までの自立語と1文目の自立語の助詞「は」より後の自立語に 同じ語がどの程度あるかを調べる素性を取り除き順序推定を行った場合の正解率が一番減少した(0.72から0.65に減少)ことを確認した． このことから本研究で用いた素性の中では，2文の新情報，旧情報に着目した素性が文の順序推定に最も有効であることがわかった．