従来の大域的な語の重み付け手法であるIDF（Inverse Document Frequency）には，単語N-gramに対して適用できない欠点があった． しかし，近年の研究により，IDFを単語N-gramに対して適用する手法が提案された． 本研究では，このN-gram IDFをソースコードに対して適用し，ソースコード中の特徴的部分の抽出に応用できると考えた． 具体的には，局所的重み付けであるTF（Term Frequency）とN-gram IDFを利用した語の重み付け手法である$TF\verb|-|IDF_{N-gram}$を用いて，ソースコードごとの特徴語の抽出を行った． そして，その特徴語の行ごとの出現頻度を求めて，ソースコード中の特徴的部分の抽出を行った． まず，サンプルプログラムを用いて特徴語抽出の評価実験を行い，ソースコードにおいても特徴語をある程度抽出できることを示した． 次に，Apache Antの公開されているソースコードを用いて特徴的部分抽出を行い，またソースコードの変更による特徴的部分の変化についても調べた． その結果，ソースコードから特徴的部分の抽出をすることができた． また，その抽出した特徴的部分は，ソースコードの変更によってもソースコード全体の相対位置の変化が少ないことを示した．