学術論文数の急増により，論文推薦システムの重要性が高まっている．特に，「背景」「手法」「結果」といった観点のうち，どの観点が類似するかを示すことは，利用者の負担削減に有効である．これに対して，従来は要旨内の各文を観点に分類し，各観点類似度をもとに推薦理由を提示する手法がとられていた.しかし，これまで「手法」が類似している論文に対する推薦精度が低かった．本研究では，要旨内の「手法」の類似性に着目した新たな推薦手法を提案する．具体的には，要旨から分野情報を抽出し，分野情報を表す単語の埋め込みを調整することで，「手法」が類似している論文の推薦精度を向上させる．ベンチマークデータで提案手法を評価した結果，従来手法を上回る精度を示した．

学術論文の出版数は急速に増加しており，この膨大な情報源は，研究の深化や新たな発見の可能性を広げる一方で，論文を調査し理解するための時間や労力を大幅に増加させている[1]．このような背景の中，研究者の負担を軽減し，効率的な文献調査や執筆支援を目的とした論文推薦システムの開発が進められている[2,3,4]．論文推薦システムは，研究の初期段階における関連文献の探索や，新しいアイデアを発見するプロセスを支援するものであり，研究者の負担軽減や重要な文献の見落とし防止につながることが期待されている[5]．特に，研究背景や手法，得られた知見，評価方法などが類似する論文の提示が求められており，「背景」「手法」「結果」のどの観点が類似しているかの根拠と合わせて類似論文を推薦できる手法が重要である[6]．しかし，従来の研究では「手法」に着目した推薦において，他の観点に着目した推薦と比較して推薦精度が低いという課題があった[7]．本研究では，観点に基づく論文推薦において「手法」の観点での推薦精度向上を目的とし，新たな論文推薦手法を提案する．自然言語処理ツールstanza[8]を活用して要旨から研究分野に関連する重要なテキストを抽出し，埋め込み表現を適切に調整することで，従来手法を超える精度を実現する．また，提案手法の有効性を観点に基づく論文推薦タスクのベンチマークデータセットCSFCubeを用いて評価する．