科学技術論文における変数定義の抽出は，論文の理解や活用に欠かせない．しかし，分野によって変数定義の長さや構成する単語は異なるため，既存の変数定義抽出手法の性能は分野間で差がある．各分野の学習データを用意することは性能向上に効果的だが，高品質な学習データの作成コストは高い．この課題を解決するため，本研究では，変数を定義するテンプレート文と学習データ中の変数-変数定義ペアから新たな定義文を生成する手法を提案する．化学プロセス関連論文からの変数定義抽出において，提案手法で生成した定義文で学習した定義抽出モデルは，山本ら[1]のモデルを上回る正解率89.6%を達成した．

近年は世界の論文数の増加率が大きくなっている．2020年は自然科学分野で190万報が発表されたが，2021年には9.2%増加し205万報以上が発表された[2]．これに伴い，文献調査に必要な時間と労力は年々増加している．この負担を軽減するべく，膨大な文献から重要な情報を自動的に抽出，整理，活用する技術の開発が進められている[3]．このような技術開発の恩恵が大きい分野の一つとして，プロセス産業が挙げられる．プロセス産業では，装置設計や運転条件の最適化などの様々な場面で科学原理に基づく物理モデルが活用されている．しかし，対象プロセスの挙動を正確に再現できる物理モデルを構築するには，膨大な量の文献を調査し，モデル構築に必要な情報を統合する必要がある．この多大な労力を要する作業を効率化するために，我々は物理モデル自動構築システム（Automatedphysicalmodelbuilder;AutoPMoB）の実現を目指している[4]．AutoPMoBは，（1）文献データベースからの対象プロセス関連文書の収集，（2）収集した文書の形式統一，（3）物理モデル構築に関する情報（数式，変数，実験データなど）の抽出，（4）複数文書から抽出した情報の表記統一，（5）表記統一した情報の統合，を自動で行い所望の物理モデルを構築する．AutoPMoBを実現するには，文献からの正確な変数定義抽出手法が必要である．本研究では化学プロセス関連論文を対象とした変数定義抽出に取り組む．化学プロセス関連論文からの変数定義抽出において，山本らは正解率85.6%を達成した[1]．山本らが学習に用いた化学プロセス関連論文データセットは関連研究[5,6]で用いられたデータセットのサイズと比較して小さい．そのため，学習データを増やすことで定義抽出性能が向上する可能性がある．ただし，変数定義を構成する単語やその長さは分野によって異なり，変数定義抽出性能も分野によって差がある[7]．そのため，他分野の定義文を増やしても性能向上に寄与する可能性は低い．さらに，適用対象の分野に応じて新たに学習データを作成するには高いコストが伴う．このような問題を解決するために，本研究では，提案手法は，“[symbol]isdeﬁnedas[primary].”のように変数[symbol]と対応する定義[primary]を含むテンプレート文を複数用意し，それに学習データ中の変数と変数定義を代入することで新たな定義文を生成する．化学プロセス関連の論文47報から作成したデータセットを対象に，山本ら[1]のモデルと提案手法により生成した定義文を用いて学習したモデルの性能を比較する．