や，未検索の論文の効率的な検索を目的とした参考学術論文の執筆および査読支援を目的として，引文献推薦[5]，論文執筆の効率化を目的とした引用用の不足や余分な引用を自動で検出する引用要否要否判定[6,7]，被引用文献割り当て[8]，引用文生判定タスクを課題とした研究が行われている．この成[9,10]などである．本研究では，論文チェックに引用要否判定タスクは非常に高い精度の推定が可おいて最初に必要となる引用要否判定タスクに着目能であるが，実験に用いるデータセットには実用がする．想定される状況よりも簡単な問題が含まれる懸念引用要否判定タスクとは，論文中の任意のある文がある．そのため，我々は引用要否判定タスクにおに対して引用が必要か必要でないかを推論するタスけるデータセットの妥当性について検討してきた．クである．その精度は９割程度と非常に高く[11]．本稿では，論文のドメインの観点から妥当性を検討前後の文脈の入力や学習モデルの改善により，さらした．まず，異なるドメインから作成された複数のなる精度の向上が期待できる[12]．しかしながら，データセットを用いて引用要否判定タスクを実施し支援システムを目的とするとき，これらの精度が真その精度を比較した．ドメインごとに推定精度に大に得られているかは注意深く分析する必要がある．きな差があることが分かった．続いて，ドメインの具体的には，引用箇所をそのまま取り除いているた差による引用要否判定タスク精度差の原因を調査めに発生する不完全文，引用をする際の明らかなパするために，それぞれのデータセットに出現する単タン，論文カテゴリの偏りなどが判定精度を高めて語パタンの比較を実施した．出現する単語に差があいる可能性が示唆される．そのため，我々は引用要り，引用要否判定学習モデルの学習精度にも影響を否判定を正しく評価し，その判定精度を向上を目的与えている可能性があることが分かった．として，引用要否判定タスクのデータの妥当性分析を行ってきた[12]．

従来の引用要否判定タスクに用いられるデータ公開される学術論文の数は年々増加しており[1]セットは単一のドメインから作成されている．ドメ研究者はこれまで以上に早いスピードで論文化しインに偏りのあるデータセットを用いて引用要否モ公開することが求められている．この論文化の過程デルの学習を行った場合，ドメイン特有の引用，たでは，学術論文を執筆する際，多数の関連研究を読とえば固有名詞などを特徴として学び取ることで，み，一文一文に気を配りながら適切に引用すること高い精度が出ている可能性があり，文全体から引用が求められ，研究者の負担は増している．論文執筆が必要かどうかは判断できていない可能性がある．に慣れた研究者であれば，それらの作業を効率よく以上の理由から，本稿では，異なるドメインから作行うことができるが，そうでない場合には，執筆に成された複数のデータセットを用いて引用要否判関わる負担は大きい．また執筆した論文をチェック定タスクを実施しその精度を比較する．もし，ドメする共著者や査読者への負担の影響も大きい．インの偏りが引用要否判定タスクに影響を与えるこうした背景から，論文執筆支援に関わる様々ななら，どのような情報が引用要否判定タスクに影響研究が行われている．具体的には，既に検索済みのを与えるかを調査する必要がある．影響を与える要―2672―.素を特定するために，引用要否判定タスクに用いたデータセットをドメインと引用の要否の観点から分類し，N-gramやTf-idfを用いて分析を行う．