論文執筆や査読支援に向けて，ある文に引用が必要か否かを判定する引用要否判定が行われている．既存研究は文献タグによる引用のみを対象としているが，学術論文ではURLによる引用（以下URL引用）も行われる．データセットなどの引用はURL引用で実施されることが多く，それらの引用も引用要否判定の対象に含める必要がある．本論文では，文献タグによる引用に加え，URL引用を対象とした引用要否判定を提案する．データセットを作成し1），既存手法の性能を確認した結果，URL引用に限った再現率は低く，改善の余地があることが判明した．また，URL引用に特有の言い回しへの対応が課題であることが分かった．

学術論文において，引用は先行研究を尊重し，著者の研究の立ち位置を明確にするために重要な行為である．加えて，論文の読者の理解や関連するリソースへのアクセスを支援するためにも，引用は適切に行われる必要がある．しかし，適切な引用が行われているか否かを確認する作業には熟練した技術が必要なうえ，近年の論文数の増加に伴い確認作業に要する時間も肥大化している．論文の執筆・査読支援を促進するため，ある文に引用が必要か否かを判定する引用要否判定の研究が行われている[1,2,3]．引用要否判定は，引用の抜け漏れの防止・検出を可能とし，執筆・査読の双方を支援できる重要なタスクである．既存研究の引用要否判定で対象としている引用は主に，文献リストに書誌情報として記される文献の引用である．[1,2,3]．しかし，学術論文では文献以外にもデータセット1）以下のリポジトリでデータセットを公開する．https://github.com/matsubara-labo/URLCitationWorthinessやプログラムなど，様々な研究資源が引用される．そして，それらは本文中に文献タグによって引用されるとは限らない．特に，データセットやプログラム，ツールなどはURLによって引用（以下URL引用）されることが多い[4,5]．したがって，文献タグによる引用のみが対象である従来の引用要否判定では，文献以外の引用を十分に考慮できない．一方で，論文の読者による研究の理解や再現，リソースへのアクセスを支援するためには，データセットやプログラム等も適切に引用されることが望ましい．そこで本論文では，文献タグによる引用に加えて，URL引用も含めた引用要否判定タスク（図1）を提案する．具体的には，既存研究で「引用あり」とされていた文集合に，URL引用が存在する文を加える．これにより，従来の引用要否判定では十分に考慮できていなかった引用も網羅できる．このタスク設定に従い，ACLAnthology2）より収集したACL，NAACL，EMNLPの本会議における論文からデータセットを作成した．従来の引用要否判定の手法から，BERT[7]などの文脈埋め込みモデルを使用したGosangiらの手法[3]をベースラインとして，URL引用を含めた引用要否判定における性能を確認した．その結果，URL引用の引用要否判定では，前後の文脈が重要であることが分かった．また，引用の種類を区別せず評価した場合は「引用あり」の文のF値は高い一方で，URL引用に限った再現率は低い傾向にあり，URL引用の要否判定には改2）https://aclanthology.org/.善の余地があることが判明した．加えて，URL引用を誤って判定した文を分析した結果，データセットやツールを表す固有名詞やURL引用に特有の言い回しへの対応が課題であることが分かった．