逐次文分類（SSC）は，学術論文を構造化する上で重要なタスクである．しかし先行研究は英語のみを対象にしており，より広範な科学的知見へのアクセスを可能にするには，他言語への拡張が求められる．従来の多言語処理研究では，言語学的な近さが言語間転移を成功させることが示されてきた．一方本研究では，SSCにおいて修辞構造の類似性が言語間転移に強く寄与するという仮説を立てる．これを検証するため，我々は多言語SSCデータセットを構築し分析を行った．その結果，構造的類似性は言語学的近接性より転移性能と強く相関することが示された．この知見に基づき構造情報を活用する手法を提案し，言語横断的なSSCで性能向上を達成した．

逐次文分類(sequentialsentenceclassiﬁcation;SSC)は，学術論文の各文を背景・目的・手法・結果・結論などの修辞的役割に分類するタスクであり，文献検索や自動要約などの下流タスクを支える基盤技術である．中でも学術論文のアブストラクトを対象としたSSCは盛んに研究されており，Transformerベースのモデル[1]や大規模言語モデル(LLM)[2]の発展により性能が向上している．しかしながら，先行研究の大半は英語を対象としており，非英語論文へのSSC適用は依然として課題である．多言語処理の研究では，多言語事前学習モデルを用いた言語間転移学習が有望なアプローチとして注目されている．これらの研究では，言語間転移の成功は言語学的な近接性に依存することが示されてきた[3,4]．しかし近年，その有効性はタスクによって異なることが報告されており[5]，SSCにおいても言語学的近接性以外の要因が言語間転移に寄与する可能性がある．本研究では，SSC特有の性質に着目する．学術論文のアブストラクトは，背景が冒頭，結論が末尾に配置されるなど，異なる言語間で類似した論理的進行パターンを持つことが知られている[6,7]．我々は，このような構造的類似性が言語間転移に寄与するという仮説を立て，多言語SSCデータセットを構築して検証する．実験の結果，構造的類似性は従来の言語学的近接性より転移性能と強く相関することが明らかになった．この知見に基づき，我々は構造情報を明示的に活用する三つの手法を提案する．提案手法はmacro-F1指標において既存ベースラインからの性能向上を達成し，言語横断的SSCにおける構造情報の有効性を示した．