インターネットの急速な普及に伴って様々なウェブサービスが提供されており、その中でも質問回答サイトの利用者が増加の一途を辿っている。質問回答サイトとは、インターネット上でユーザ同士が互いに質問と回答を投稿しあうコミュニティの一形態であり、種々の悩み事・相談事を解決する場であると同時に、膨大な知識が蓄積されたデータベースとして活用されるようになってきている。しかし、利用者が増加するにつれ、適切な回答が得られないことで損害を被る状況が発生する等、社会的に大きな問題となってきている。そこで、質問回答サイトにおける質問者と回答者のミスマッチングを解消し、質問文に適切な回答ができるユーザを引き合わせる手法の開発を目的とした研究を行っている。これまで、印象評価実験を通じて9因子を獲得している。本論文では、実験に使用した60件の質問回答文の因子得点を目的変数、2種類の構文解析（形態素解析・N-gram）を通じて抽出された文章の特徴量を説明変数として、いかなる文章の因子得点の推定を重回帰分析で行った。その結果、形態素解析・N-gramどちらの場合においても良好な推定結果が得られた。
