順序推定の推定対象が本研究と異なる関連研究

内元ら[3]は文生成のために， 最大エントロピー法を用いて文節の係り受け情報をもとに単語の順序を推定する研究を行った． 正しい語順をコーパス内での語順とすることにより， 語順に関わる学習データをコーパスから自動的に構築でき， 人手での学習データの作成を不要とした．

林ら[4]は新聞記事から文の順序推定のために， 多数の素性を用いた教師あり機械学習に基づく研究を行った． 新聞記事から2文1組で抜き出し， その2文対から元の順の文（正例）と逆順の文（負例）を作成し， 教師あり機械学習を用いてその2文が正例か負例かを判定して文の順序推定を行うというものである． 教師あり機械学習に用いるデータは内元らの研究を参考にしてコーパスから自動的に構築できるようにした． 実験では， 段落内最初の2文のみを用いる場合と， 段落内全ての連接した2文を用いる場合， 段落内全てから2文を用いる場合の3種類における順序推定を行った． さらに，Lapataの手法に基づく確率手法と比較をした． 比較実験により林らの手法の方が優れた性能であったと報告された．

これらの研究では，文節／文の順序推定を扱った． これらに対して，本論文は``段落''の順序推定を扱うという違いがある．