かし，ROUGEは文法や内容の正確さを評価する能近年，科学論文執筆支援技術の研究が進み，科学力が限られている．そのため，たとえ生成された論文における関連研究セクションの自動生成が試文章にハルシネーションが含まれていたとしても，みられている．関連研究セクションの自動生成を構ROUGEにその問題が反映されない場合があるため，成する技術の一つに，与えられた引用論文と作成対ハルシネーションを適切に検出し,評価する必要性象の論文との関係性を考慮しつつ，引用論文の内容がある．を簡潔に表現した引用文を自動生成する引用文生引用文とは，ある科学論文や研究成果を参照し，成技術がある．近年の引用文生成技術では，大規模その内容を要約や言及するために記述される文ま言語モデル（LLM）が用いられることが増えているたは，文の集合を指す．引用文は科学論文の中で重が，事実と異なる文章の生成（ハルシネーション）要な役割を果たしている．引用文は，一つまたは複が課題となっている．本研究では，LLMによる引数の引用論文を短い文章，時には一文や数文のみで用文のハルシネーション検出について，評価用ベン要約して表現することが特徴である．その際，引用チマークデータを構築し，引用方法の観点から分析元の内容を抽象的に説明したり，引用元の論文に記を行った．載されている内容と異なる言い回しや構造を用いることが頻繁に見られる．このような特性のため，

引用文は一般的な文章とは大きく異なり，その正確科学論文の数は年々増加している．この増加に伴性を評価する際に特有の課題を伴う．ハルシネーい，研究者が自身の研究に関連する論文をすべて網ション検出のためのベンチマークは既にいくつか羅することは，ますます困難になりつつある．この存在している[2,3]．これらのベンチマークは主に困難さは，研究の遂行や論文の執筆において特に顕一般的な文章生成タスクを対象としており，ニュー著である．その結果，自然言語処理技術をはじめとス要約や対話生成における誤情報の検出に焦点をする情報処理技術を活用した支援ツールへの期待当てている．しかし，引用文特有の特性を考慮したが高まっている．研究遂行支援や論文執筆支援の分ベンチマークは，我々が調査した限りでは存在して野では，LLMの活用が注目されている．LLMを利いない．従来のベンチマークでは，引用文が持つ抽用することで，自動的に文章を生成することが可能象的な表現や異なる言い回しを適切に扱うことがとなり，利用者の負担を軽減できる．しかし，この難しく，引用文の正確性を正確に評価するには不十ような技術には課題も存在する．その一つが，事実分であることが考えられる．このような背景から，と異なる内容の文章を生成してしまう現象である．本研究では，引用方法の観点が異なる2種類のベンこの現象は「ハルシネーション」と呼ばれ，利用者チマークを構築し，ハルシネーション検出の評価をの信頼を損なう重大な問題となっており，生成され行った．た文章の適切性を正確に評価する方法が求められている．従来の文章生成の評価では，ROUGE[1]がよく用いられてきた．これらの指標は生成された文―2774―.