テキストアナリティクスツールは，テキスト集合の性質を統計的に明らかにすることを目的として，人文学において広く用いられている．こうした分野において，テキストアナリティクス実験の再現性を保証するために，論文の説明文から分析手法やそのパラメータを正しく特定することが大事となる．我々はこれをいくつかのサブタスクへ分解し，そのうちの一つである設定キー認識タスクに焦点を当てた．ここでは設定キーごとの二値分類として定式化し，事前学習済みの言語モデルに基づくencoder-decoderモデルを提案する．

人文学分野において，研究対象のテキスト集合を統計的手法によって分析するために，テキストアナリティクスツールが注目を集めている[1]．こうした手法は，単語の出現頻度による分析やクラスター分析，潜在的ディリクレ配分法（LDA）など多岐に渡るが，これらの手法を使いこなすには情報学の専門知識が必要となる．それは分析結果の論文を読み書きする際も例外ではなく，分析手法のパラメータに関して必要十分に説明文を記述する，あるいはその説明文を読み解き正しくパラメータを特定する，という作業は特に非専門家にとって苦労を要している．こうした労力を軽減するために，森田ら[2]はテキストアナリティクスツールの操作ログと説明文の間の相互変換モデルを提案した．操作ログ（以下ログと表記）とはテキストアナリティクスの分析手法とそのパラメータの対のことを言い，ツールが直接扱えるような構造化データとなっている．森田らはログと説明文の正解対からなるデータセットを作成し，これを「原文と翻訳文」の対と見做すことで言語モデルによる変換モデルを実現した．森田らは「ログからの説明文生成」と「説明文からのログ生成」の双方向の変換を試みたが，そのうちログ生成タスクにおいて以下の問題を抱えている：•ログは構文解析できるようにフォーマットが定められているが，出力が正しいフォーマットに従っているとは限らない．•存在しないパラメータや表記の僅かに誤ったパラメータを出力することがある．そこで我々はログを“生成”するのではなく“認識・抽出”するという立場で，実用的な精度まで引き上げることを目標とする．まずログ生成タスクをより細かなサブタスクに分解し，認識や抽出のタスクに帰着させる．分解の詳細については2節で述べる．続いてサブタスクの一つである設定キー認識，つまり分析手法のパラメータのうち「どのパラメータが明示的にセットされているか（デフォルト値でないか）」を特定するタスクを取り上げ，それを解くためのモデルを3節で提案する．最後に，このモデルの精度評価について4節で解説する．