本稿では, 文脈依存の度合いに注目し, 重要パラグラフを抽出する手法を提案する. 本手法では, Luhnらにより提唱されたキーワード密度方式と同様, 「主題と関係の深い語はパラグラフを跨り一貫して出現する」という前提に基づく. 我々は, 文脈依存の度合, すなわち, 記事中の任意の語が, 設定された文脈にどのくらい深く関わっているかという度合いの強さを用いることで, 主題と関係の深い語を抽出し, その語に対し重み付けを行なった.本手法の精度を検証するため人手により抽出したパラグラフと比較した結果, 抽出率を30%とした場合, 50記事の抽出総パラグラフ数84に対し75パラグラフが正解であり, 正解率は89.2%に達した.
