# 研究データ利活用の促進に向けた 論文における URL による引用の分類

角掛正弥 1 松原茂樹 1,2
1 名古屋大学大学院情報学研究科 2 名古屋大学情報連携推進本部
tsunokake.masaya.z3@s.mail.nagoya-u.ac.jp matubara@nagoya-u.jp

## 概要

論文における研究データの引用を識別・解析することは，研究データリポジトリの拡充や研究デー タの検索，推薦，評価などに繋がる．論文において URL による引用の多くが研究データを参照している. 本論文ではそのような引用に対し，参照先リソースが研究で果たす役割とその種類，および，引用した理由を求める分類問題に取り組む. 提案する手法では従来手法のフレームワークに，節タイトルや脚注の文を入力素性として追加する。データセットを作成し，提案手法の有効性を検証した。

## 1 はじめに

オープンサイエンスは，論文や研究データ1)など研究資源の共有や利活用を促進する活動である.この方策にリポジトリの整備が挙げられる. 論文についてはリポジトリが整備され，論文検索サービスも普及しアクセス性向上に寄与してきた. 近年, 研究データについてもそれら2)の整備が進んでおり，アクセス性向上や利活用が注目されている.

研究データリポジトリ整備には，研究データの登録やそのメタデータの生成が必要となる. これらの作業を可能な限り自動化することで，リポジトリ整備の効率化や登録される研究データの増加が期待できる.この実現のために，論文における研究データの引用の活用が考えられる. 引用には，研究データの名称や用途など，メタデータとして記載すべき情報が記されることが多い. 加えて，既存のメタデー タには存在しない情報 [4] も得られる可能性がある.

1）研究データの定義は文脈ごとに様々であるが [1], 本研究では研究の過程で生成/使用されるデジタルオブジェクト (e.g.,計測/試験データ，プログラム，ソフトウェア）を想定する。 これは ACM が定める “artifact”[2] に近い。

2）リポジトリの例：Zenodo , Mendeley Data  検索サービスの例 : DataCite Search , Google Dataset Search[3] 
しかし，論文等の文献を対象とした引用（文献引用）とは異なり，研究データの引用方法は多様でありその識別が求められる。

本研究では，論文における URLによる引用（URL 引用）に着目し，研究データの引用の識別・解析を目指す. URL 引用の例を図 1 に示す. URL引用では論文以外にも多様なリソース (e.g., データセット，ソフトウェア，ホームページ，記事）が参照される. URL引用の解析は研究データの識別に繋がるうえ, 文献引用に比べ自由度の高い URL引用の実態を解明する効果も期待できる。

本論文では，論文における URL引用について下記を求める分類手法を提案する.

1. URL で参照するリソースが研究で果たす役割

2. URL で参照するリソースの種類

3. 著者がその引用を行った理由/目的

Zhao ら [5] は同様の問題に対しマルチタスク学習による分類手法を提案している. 具体的には, 引用箇所の周囲の単語列 (引用文脈)を BERT[6] に入力し，得られた埋め込み表現を各タスク用の分類層に投入する. 本論文で提案する手法では，新たな分類の素性として節タイトルと URL が記載された脚注を加える。また，参考文献を介した URL引用も新たに分類対象としている。

## 2 関連研究

## 2.1 引用分類

論文における引用は一様ではなく，長年分析の対象であった [7, 8, 9]. Garfield[7] は著者が引用を行う理由を考察し, 15 種類の動機を挙げている. Moravcsik ら [8] は, 確認的・否定的, 概念的・操作的など 2 項対立的な分類を 4 種類定義し, 引用を調査した。また，引用を自動分類する手法が提案されている [10,11,12,13]. Teufel ら [10] は引用機能（著
本文でのURLの記載

parsing tasks in the SPMRL 2013/2014 shared tasks and establishes new state-of-the-art in Basque and Swedish. We will release our code at https://ntunlpsg.github.io/project/parser/ptrconstituency-parser

## 脚注でのURLの記載

dependently. We first collect the raw texts from the MSD website ${ }^{3}$, and obtain 2601 professional and 2487 consumer documents with 1185 internal links among them. We then split each document

${ }^{3}$ https://www.msdmanuals.com/

※傍線部は引用文 second model is a neural network trained using Keras (Chollet et al., 2015). The network passes the attribute vector through two dense layers, one

François Chollet et al. 2015. Keras. https:// keras.io.

図 1 URL引用の例

者が被引用論文を引用した理由）の観点から引用を分類する手法を提案した. Cohan ら [13] は引用を背景情報の提示，手法等の利用などに分類する手法を提案すると共に，大規模なデータセットを作成した. その他に, 引用の意義や引用対象の種類など様々な観点の分類が存在する [14].

Ding ら [15] は，引用をその内容に基づき分析/分類するこれらのアプローチを Content-based Citation Analysis(CCA) として整理した. CCA は論文の要約や推薦，検索等の応用が存在する [15]. また，引用機能は学術動向の分析 $[11,12]$ や引用文の自動生成 [16]，論文の被引用数予測 [12] も寄与している.

## 2.2 研究データの引用

近年，論文における研究データの引用方法について統一的な慣習を定める動きがある。例えば， FORCE11 は "Data Citation Principles”[17] や “Software Citation Principles”[18] を宣言している。一方で，慣行に従わない多くの引用も存在する [19]. そのため, 論文から研究データの参照を自動的に識別する試みがある [20]. 例えば，論文の文章からデータセットの名称やそれに言及する文字列を特定する研究 $[21,22,23]$, ソフトウェアに対して同様のアプローチを採る研究 $[24,25,26]$ が存在する. 明示的な引用から研究データを識別する試みもあり, Ikoma ら [27] は Reference 節から言語資源を指す書誌情報の特定を目指した. URL引用は研究データ参照の手がかりにもなる [24] ことから，研究データを参照する URL の識別も行われている [28].

## 2.3 URL 引用の分類

論文における URL引用の増加を受け，URLで参照されたリソースの活用を目指す研究も存在する.例えば，生医学分野のオンラインリソース検索システム [29] や自然言語処理分野の情報ポータル [30] の構築において, URL が論文から抽出されている. Nanba[31] は論文から URL とそれを表すタグを分散表現を基に抽出する手法を提案している.

各 URL 引用を分類する研究も存在する. Zhao ら [5] は広範な学術リソースの検索/推薦システムや知識グラフの構築に向け, URL引用に対し 2.1 節で述べた CCA を適用した，具体的には，引用文脈から，参照先リソースの引用元論文における役割や引用機能を求める分類手法を提案した.

本研究では研究データのメタデータ生成を見据え, Zhao らの方法を発展させる. Zhao らが定義したリソースの役割のうち, Material と Method が研究データに相当する. この分類タスクを解くことで，研究データの引用の識別に加え, 役割や引用の理由など研究活動におけるその研究データの利用に関した情報を取得できる．URL引用は書誌情報が列挙される文献引用に比べて提供される情報が少なく曖昧性が高い。これを解析可能にすることは学術コミュニティにとっても有意義だと考えられる.

## 3 問題設定

本研究の分類タスクでは，各 URL 引用に対し,参照したリソースが研究で果たす役割 (Resource Role）とその種類（Resource Type）および引用機能（Citation Function）を求める. Zhao ら [5] の設定では，Resource Roleを一般/詳細の 2 階層で定義していたが，本研究では詳細な Resource Roleを Resource Type と捉え再定義している ${ }^{3)}$. 同じ URLであっても著者によって意図している参照先リソースは変わり得るため，いずれのタスクも引用文脈等から判断する必要がある。

分類対象の URL 引用はその実施方法から (1) 本文での URL の記載，(2) 脚注での URL の記載，(3) 参考文献の書誌情報への URL の記載に大別できる.図 1 に例 ${ }^{4}$ を示す. Zhao ら [5] が分類対象としていたのは (1)，(2)のみであった．しかし，Web 上のリ

3）研究データのメタデータ生成等への応用を考慮した場合には，Zhao らの定義した詳細な Resource Role は種類と捉えるのが自然と考えたためである.

4） (2),(3) では本文上の対応する周辺文が引用文脈に相当する.
表 1 Resource Role と Resource Type の一覧

表 2 Citation Function の一覧

ソースを引用する際に，参考文献として引用しその書誌情報へ URL を併記するケースも存在する．参考文献としての提示が推奨される場合もあることから (3) も考慮する必要がある.

Resource Role/Type の分類ラベルの一覧を表 1 に示す.リソースの種類によって果たしうる役割が定まるため, Resource Role と Resource Type の間には対応関係が存在する。なお分類ラベルは，研究データのメタデータ生成を見据え，Zhao ら [5] の設定を基本とし一部を変更している。また，URL引用の中には複数のリソースが同時に参照されている場合がある.この場合，特定のラベルに分類できないため，対応するラベルとして「Mixed」を設けた。「Mixed」 は一部の文献引用分類にも存在するラベルである [32,16]. Citation Function の分類先ラベルの一覧を表 2 に示す.これは Zhao らの設定と同一である.

## 4 提案手法

本節では提案手法について記述する。Zhao ら [5] は同様の分類タスクに対し，SciResCLF という枠組みを提案している．SciResCLFでは引用文脈を事前

図 2 提案手法のアーキテクチャ

学習済み BERT[6] へ入力し, [CLS] の埋め込みを各タスク用の分類層へ投入する。また，各タスクのクロスエントロピーの加重和を用いてモデル全体を学習する。この枠組みに対し，本論文では，グロー バルな文脈情報として引用箇所の節タイトル，および，脚注のテキストを用いた分類を提案する。

Jurgens ら [12] は文献引用において引用が出現する節と引用機能の間に関係性があることを報告している。本タスクにおいても，URL引用が行われた節の情報が分類に寄与すると考え，節タイトルを活用する. ${ }^{5)}$ また，URL引用の中には，本文中では参照先リソースを明示せず脚注にのみ記述する場合がある.そのため，URL引用の分類においては脚注のテキストも重要な素性になると考えられる。

提案手法のアーキテクチャを図 2 に示す. 本手法では，節タイトル，引用文脈，脚注の文 ${ }^{6}$ を [SEP] で連結し入力とする. そして Zhao らと同様にマルチタスク学習の枠組みでモデル全体を学習していく.

## 5 実験

## 5.1 データセットの作成

実験用データセットを作成した。2000～2021 年の ACL, NAACL，EMNLP における本会議論文を ACL Anthology ${ }^{7}$ から収集し，PDFNLT ${ }^{8}$ [33] でテキスト化した。収集論文は 15,761 件であった。論文テキストに対し， $\mathrm{URL}^{9}$ ），脚注を参照する本文上の脚注番号，参考文献の引用アンカーを検出した．検出結果を用いて 3 節で述べた 3 種類の URL 引用に対

5）例えば，引用箇所が導入に当たる節である場合，リソースの役割が Supplement，引用機能が Introduce である可能性が高いと考えられる。

6）脚注を用いないURL引用，および，URLのみを単体で脚注で記載していた場合は, $[\mathrm{SEP}]$ と脚注の文は連結しない.

7) https://aclanthology.org/

8) https://github.com/KMCS-NII/PDFNLT-1.0

9）“http://"，“https://”，“ftp://” のいずれかで始まる文字列

図 3 作成したデータセットにおけるラベルの分布

図 4 データセットの例

 &  &  \\

提案手法 & 0.613 & 0.255 & 0.446 \\

- w/o 脚注の文 & $0.512(\downarrow)$ & $0.279(\uparrow)$ & $0.371(\downarrow)$ \\

し，本文上の対応する段落文を引用文脈として抽出した. ランダムに選択した 65 件の論文を用いて引用箇所の特定精度を評価した結果，適合率が 0.995 (199/200)，再現率が 0.948 (199/210) であった.

抽出した引用文脈を用いて自然言語処理の専門家がアノテーションを行った. データセットは 865 件の URL 引用（論文 287 編）を含む. 図 3 にラベルの分布を示す ${ }^{10)}$. 図 4 にデータセットの例11)を示す.

## 5.2 実験設定

作成したデータセットを用いて。提案手法の分類性能を検証した．データセットはランダムに分割し，学習セットを 519 件，検証セットを 173 件，テストセットを 173 件とした. ベースラインは Zhao ら [5]の SciResCLFである. ベースライン, 提案手法ともに入力のエンコーダとして SciBERT[34]を採用した. 損失関数には各タスクのクロスエントロピーロ

10）記載方法別の内訳は，脚注が 0.79 ，本文が 0.11 ，参考文献の書誌情報が 0.10 であった.

11）Zhao ら [5] と同様に，引用箇所や引用に用いた URL 自体を [CITE] に置き換えている.
スの加重和を用いた。最適化関数は Adam[35] である. 両手法ともに，各ハイパーパラメータの候補について最大で 50 エポック分学習し, 各エポックで検証セットに対する分類性能を算出した ${ }^{12)}$ 。各タスクについて，検証セットでの分類性能が最良であったモデルをテストセットへ適用し，手法を評価した. 分類性能の評価にはマクロ平均 $\mathrm{F} 1$ 值を用いた.

## 5.3 実験結果

実験結果を表 3 に示す. Resource Role/Type の分類において，提案手法はベースラインの性能を上回った. 表 3 における提案手法より下の行では，各素性を除いた場合の結果を示している13). 表 3 より, Resource Role の分類においては節タイトル，脚注ともに有効であることがわかる. Citation Function の分類では，脚注が素性として有効な一方で，節タイトルは分類性能を悪化させている. Resource Type の分類では各素性を抜くことで性能が向上しており，両者とも単体での使用は有効であることがわかる. これらの結果はタスクごとに有効な素性の組み合わせが異なることを示しており，引用文脈以外の素性を加えるアプローチとマルチタスク学習との組み合わせ方法について今後検証していく必要がある.

## 6 おわりに

本論文では，論文における URL引用に対し，(1)参照されたリソースが研究で果たす役割，(2) 参照されたリソースの種類，(3)引用が行われた理由を求める分類問題に取り組んだ. 既存研究ではマルチタスク学習に基づく分類手法が提案されていたが，入力には引用文脈のみを用いていた。本論文では，節タイトルと脚注のテキストを入力素性として用いる分類手法を提案した。実験結果から Resource Role の分類において提案手法の有効性を確認した.

12）詳細は実装とともに付録へ記載

13）数值が提案手法より下回る場合は“ $(\downarrow)$ ”を，上回る場合は “(个)”を付与している.

## 謝辞

本研究は，一部，科学研究費補助金（基盤研究

(B)）（No. 21H03773）により実施したものである.

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## A 分類ラベルの設定に関する補足

研究データのメタデータ生成を想定する場合，一定の具体性を持ったリソースの種類を定義しその分類可能性を検証したい. しかし，Zhao ら [5] の設定では Material（Resource Roleの 1つ）に対応するリソースの種類が Data のみであった. 500 件の引用を対象とした調査と議論のうえで, Data を Dataset, Knowledge, DataSourceへ分割した.

## B 実験設定の詳細

実験では，両手法ともに下記のハイパーパラメー タの組み合わせを試した。

・バッチサイズ : $16,32,64$

・学習率：1.0e-4, 5.0e-5, 1.0e-5, 5.0e-6

-引用文脈の範囲 ${ }^{14)}$ : 1 文，前後 1 文を含めた 3 文，前後 2 文を含めた 5 文

・ドロップアウト率： $0.0,0.3,0.6$
- 入力の最大系列長 : 256

学習は最大で 50 エポック行うが, 10 回以内に検証セットに対する最小ロスを更新しなかった場合は学習を終了する。また，ロスにおける各タスクの重みは等しく 1.0 としている. 引用文脈の文分割には ScispaCy $^{15)}$ [36] を用いた. なお，入力に加えている脚注は URL が記載されている 1 文としている. 実装には，PyTorch[37]16を用いた。

14）本論文では，前後 2 文を引用文脈に含む場合であっても，同じ段落に含まれる文までに制限した。

15) https://github.com/allenai/scispacy

16) https://pytorch.org/docs/1.8.1/