本論文では,電子化された学術論文から,その論文ファイルの書誌情報および参考文献の書誌情報を抽出する手法を提案する.両書誌情報の抽出ともにサポートベクトルマシンによる機械学習手法を使用し,論文ファイルの書誌情報には,視覚的素性と言語的素性を用いることで,また参考文献の書誌情報抽出には各フィールドの出現順を制約に組み入れることで高精度で抽出が出来るようになった. / In this paper, we propose an extraction method of bibliography using support vector machines. We use visual and linguistic features for extracting bibliography of a paper, and use field order for extracting reference information. Our method leads to high precision extraction.