本論文では、反復的なテキスト要約（Iterative Text Summarization: ITS）を紹介します。これは、監督型抽出的テキスト要約のための反復モデルであり、人間が記事を完全に理解し要約するのにしばしば複数回読む必要があるという観察に基づいて考案されました。現行の要約手法は、ドキュメントを一度だけ読み取ってその表現を生成するため、最適な表現を得ることができません。この問題に対処するために、我々はドキュメントを多次元で反復的に磨き上げるモデルを提案します。また、当該モデルの一環として、各文がどの程度更新されるべきかをより正確に決定する選択的読み取り機構も導入しています。CNN/DailyMailおよびDUC2002データセットでの実験結果は、機械評価および人間評価において、我々のモデルが最先端の抽出的システムを大幅に上回ることを示しています。