テキストを適切なカテゴリに分類するテキスト分類技術は言語処理において重要な技術の1つである．特に，近年，大量のテキストデータを扱うことが増え，テキスト分類の需要は高まっている．そこで，本稿では，大量の論文を分析するための論文のラベル分類タスクに取り組む．質問応答タスクで用いられているFusion-in-Decoderの手法を参考に，論文などの長いテキストに対しても高精度のラベル分類できるような手法を提案した．論文のラベル分類タスクで評価実験を行った結果，提案手法の効果を確認した．

テキストを適切なカテゴリに分類するテキスト分類技術は言語処理において重要な技術の1つであり，多くの手法が提案されている[1]．特に，近年は計算機などのハードウェアの技術進歩により大量のテキストデータが扱えるようになり，テキスト分類の需要は高まっている．最近では，新型コロナウイルスに関する論文が大量に公開され1），それらの論文の迅速な解析が求められた．そこで，本研究では，論文のラベル分類タスクに取り組む．BERT[2]などの事前学習モデルには入力長の制限値が設定されており，論文などの文長の長いデータを一度に扱えない課題がある．この課題への対応として，論文の全文を事前学習モデルの入力長の制限値以下に分割して複数のラベルを出力し，複数のラベルを結合して単一ラベルを出力する手法が提案されているが[3]，分割された各データのラベル分類に対する重要度を考慮しておらず，十分な精度が達成できていない可能性がある．そこで，本研究では，長文のテキストのラベル分類の高精度化のため1）2022年までに発表された新型コロナウイルス関連の論文数は，全文がオープンデータ化されているものだけでも40万本を超えている．に，質問応答(QA)タスクで用いられている手法を応用した手法を提案する．具体的には，論文の重要な情報が集約されていると考えられる概要部分を用いて論文の全文からラベル分類に有効な文集合を抽出し，抽出した文集合の各文のベクトル表現を結合してラベルを推定する．質問応答タスクで高い性能を達成しているFusion-in-Decoder[4]を用いることで，ニューラルネットワークを用いたベクトル表現の結合を実現した．新型コロナウイルスの科学技術論文データCORD-19[5]を用いた評価実験を行い，提案手法の効果を確認した．