In unserem Vortrag behandeln wir das Problem der automatischen Paraphrasierung von Texten. Zur Illustration der Prinzipien und der Leistungsfähigkeit unseres Ansatzes betrachten wir die Umformulierung eines gegebenen Textes derart, dass der entstehende Text eine - auch wiederum vorgegebene - Phrase als Achrostichon enthält. Das ist dann der Fall, wenn im umformulierten Text die Folge der Anfangsbuchstaben aller Zeilen die vorgegebene Phrase ergibt. Unser Ansatz modelliert diese Aufgabe als Optimierungsproblem unter Verwendung von existierenden sowie neu entwickelten Techniken aus der Computerlinguistik und des Information Retrieval. Die experimentelle Analyse zeigt die Effektivität (Textqualität) als auch die Effizienz unseres Ansatzes. Unabhängig von dem konkreten Problem der Achrostichon-Generierung liegt der wissenschaftlichen Kernbeitrag in dem technologischen Paradigma: einer neuen und erfolgversprechenden Kombination von Methoden des Information Retrieval, der Computerlinguistik und der Künstlichen Intelligenz. Unser Ansatz schafft die Grundlage für eine neue Generation von Textähnlichkeitsmaßen, die umformulierungsbasiert sind. Insbesondere entstehen leistungsfähige Lösungsmöglichkeiten für eine Vielzahl von Paraphrasierungsproblemen wie sie u.a. bei der automatischen Textvereinfachung, der Schreibstilanonymisierung, der Antwortanalyse und dem E-Journalismus gegeben sind.