学術論文数の急増によって研究者の論文調査の負担が増大し，論文推薦システムの重要性が高まっている．本稿では，類似する論文リストだけでなく，要旨の観点に着目した推薦理由も提示する推薦手法を提案する．従来手法は，クエリの論文と推薦候補論文群との類似性を文章全体の内容で判断しており，どの点で類似するかを説明することは困難であった．本稿では，要旨中の各文を背景，手法，結果の観点に分類し，TransformerEncoderを用いて観点の埋め込み表現を生成し，観点ごとに類似度を算出することで観点の類似性を根拠として論文推薦を行う．観点に基づく論文推薦タスクのベンチマークデータCSFCubeを用いて提案手法を評価した結果，従来手法を超える精度を示した．

学術論文の出版数は急速に増加している[1]．この情報源の増加は研究の深化を促進し，新たな発見の可能性を広げる一方で，論文を調査，理解するために必要な時間と労力も増加している．このような背景から，研究者の論文調査や執筆を支援する論文推薦システムに関する様々な研究が行われている[2,3,4]．論文推薦は，研究の初期段階での論文調査や試行錯誤の段階での新しいアイデアの発見を支援するものであり，研究者の負担を大幅に軽減したり，見落としていた論文を発見したりする効果が期待されている[5]．論文推薦では，論文のタイトルやアブストラクト（以下「要旨」とする）を入力として，類似性の高い論文を提示することが求められる．例えば，研究背景や手法，得られた知見や評価方法などが類似する論文を提示する．しかし，これらの要素が部分的に類似する論文の場合，ユーザはタイトルを見ただけではその類似性を判断できない．したがって，論文推薦システムには，単に類似論文のリストを提示するだけでなく，背景やアプローチが類似するといった具体的な観点に基づく推薦理由を提示することが期待される．従来の論文推薦研究は，類似論文や引用論文のリストを推薦することに主眼が置かれており，推薦理由を提示することを目的としていないものが多い[2]．推薦理由の提示につながる観点ごとの類似に着目した研究では，「背景」「手法」「結果」のいずれかの観点を条件として類似する論文を推薦するタスクを提案し，その評価のために観点に沿った類似度がアノテーションされたベンチマークデータCSFCubeが提案されている[6]．本研究では，論文推薦において，論文間の観点の類似性を根拠として論文を推薦するモデルを構築し，評価する．具体的には要旨分類モデル[7]を用いて論文の要旨を「背景」「手法」「結果」に分類し，TransformerEncoder[8]を用いて各観点の埋め込み表現を生成する．この埋め込み表現に基づきTripletLoss[9]を用いた距離学習によってモデルを学習し，観点に基づく論文推薦タスクのベンチマークデータであるCSFCube[6]を用いて評価する．