近年ニュースやSNSなどの，Web上のテキストデータはますます増加しており，それらのコンテンツを全て読んで必要な情報を得るには多大な時間を要する．そこで効率的に必要な情報を得るために，コンテンツの要点をまとめた要約文が有用であり，それに従い文書の自動要約技術もまた必要とされている．
本研究では，近年自然言語処理の分野において高い成果を挙げているTransformerと呼ばれるニューラルネットワークモデルに対して，文書中の重要文を明示的に指定する機構を追加することで，要約の高精度化を目指す．本稿において，Transformerに文書中の重要文を指定するための具体的な機構と，提案機構を組み込んだモデルの評価実験について説明を行う．