ユーザのクエリに焦点を当てた文圧縮は，Web検索の結果の提示などにおいて有用である．従来の手法では，原文，クエリ，圧縮文の組からなる学習用データを用いて文圧縮モデルを構築するが，その作成にはコストがかかり，実際には疑似的に作成した学習データを用いるにとどまっている．そこで本論文では，そのような学習データを必要としない文圧縮手法を提案する．本手法では，依存構造に基づき圧縮文の候補を求め，文法的・意味的制約を満たす圧縮文を選択する．圧縮文の候補は，クエリを含むという制約のもとで選ばれるため，クエリに焦点を当てた文圧縮が実現できる．
