用いる文章が本研究と異なる関連研究

要約文の並び順の決定方法としては， 要約対象が複数の文書の場合， 文書間の関係も同時に考慮しなければならないため， 元の文書中における並び順だけで要約文の順序を決定することは できない． そこで，時間の順序に基づいて並べられた文に対し， 岡崎ら[6]は複数文書からの要約作成のために， 複数の記事から抽出した文の順序を推定する研究を行った． 要約前の文章での文の順序も考慮して， 複数の記事から抽出した文の順序を推定し， 時間的な順序で並べられた文の並び順を改善する効果が 認められた．

順序の情報は難しいが自然言語の文章を生み出すための重要な課題である． Danushkaら[7]は複数文書からの要約作成のために， 文の順序を推定する研究を行った． 文の順序推定には，時間的情報，内容の意味的近さ，要約前文章での文の順序などの 情報を素性とした機械学習を用いた結果， 複数の新聞記事から抽出された文の場合， 既存の文の順序推定に対して大幅に改善したと報告している．

これらの研究に対して， 本論文では``要約前の文章情報を用いない''という違いがある． 要約前の文章の情報を用いずに文章の順序を推定できれば， 文章の順序が良くない文章の修正に役立つと思われる．