そこで本研究では，城に関する重要情報をWikipediaから抽出し，抽出した情報をもとに文章の欠落箇所を抽出し文章作成支援をすることを目的とする．多くの記事で共通して現れる項目を重要項目として，それに関わる情報を取り出して表の形に整理する．表において空欄になっている箇所は，Wikipedia内で情報が欠けておりその情報を埋めるように文章を書くとよく，そのように文章作成支援をする．またその有効性を確認するための実験も行う．
実験の結果，重要情報の抽出実験においては，固有表現抽出に基づく手法では0.6から0.8の正解率で，上位下位知識に基づく手法では約8割の正解率であり，2手法間にあまり性能の差は見られなかったが，文章作成支援の結果においては，固有表現抽出に基づく手法では0.53のF値で，上位下位知識に基づく手法では0.85のF値であった．さらに，提案手法と比較手法のF値を比較したところ，固有表現抽出に基づく手法，上位下位知識に基づく手法ともに比較手法より性能が良かった．