文書中の重要文を抽出するために、高順位の段落中の文を優先して文の重要レベルを付与する段落シフト法を主体にした手法を述べる。段落や文内のキーワード候補群間で構成単語レベルでの重複を計数して得た段落間及び文間関速度を、正規化分母の相違に応じて参照関連度と被参照関連度とに区別し、見出しは参照関連度平均値、段落は被参照関連度平均値、文は両関連度平均値の線形和を基本スコアとして順位付けする。この上で、見出しは見出し群内での順位値により、本文中の文は段落内での順位値を段落の順位でシフトして、各々重要レベルを付与し、さらに、見出しとの関連度等で補正を行う。本手法による重要文抽出の小実験(平均12.1文,42新聞記事)を行い、最高レベルの文で再現率約64%/適合率約71%の結果を得た。This paper describes a method to extract key-sentences from texts based on preference-ranking sentences within preference-ranked paragraph. Two types, a referring type and a referred-to type, of degree of relevance between two elements, determined by counting component words common to the two groupes of keyword-candidates, are used for ranking the elements, such as paragraphs or sentences. The key-sentence level assigned to a sentence is calculated by shifting the rank-value of the sentence within the paragraph by the rank-value of the paragraph including the sentence. The result of the highest level key-sentence extractions from 42 newspaper articles shows 64%-recall and 71%-precision compared to sentences selected by human readers.