サーベイ論文の自動生成は新たな研究分野に取り組もうとする研究者にとって、分野全体の俯瞰を助ける重要な役割を持つ技術である。しかし、既存のサーベイ論文自動生成に関する研究では、サーベイ論文が引用する論文の情報から、サーベイ論文を生成するタスクに焦点が当てられており、引用すべき論文をどのようにして見つけるかについては十分な検討がなされてこなかった。本研究では、サーベイ論文で引用すべき論文の推薦システムの構築に取り組む。具体的には、生成したいサーベイ論文に関するキーワードが与えられたとき、キーワード検索と論文の引用関係に基づき候補論文集合を作成し、そこから引用推薦の枠組みを用いてサーベイ論文が引用すべき論文を推薦するシステムを構築する。

大規模言語モデル(LLM)をはじめとする人工知能技術の急速な発展に伴い、新たな研究分野が生まれている。新たな分野に取り組もうとする研究者にとって、対象の研究分野を俯瞰するサーベイ論文は非常に有益であることから、サーベイ論文の自動生成技術の重要性は高まっていると言える。既存のサーベイ論文自動生成の研究[1,2]では、サーベイ論文が引用する論文の情報から、サーベイ論文を生成するタスクに焦点が当てられており、引用論文は実験に使用するサーベイ論文が引用している論文をそのまま利用するか、引用論文をもとにヒューリスティックに収集されたものが使われている。しかし、実際にサーベイ論文を生成することを考えると、引用すべき論文を見つける技術は必要不可欠であることから、本研究ではサーベイ論文が引用すべき論文を推薦するタスクに取り組む。既存の引用推薦（citationrecommendation）の研究[3–6]は論文のタイトル、概要、引用関係、著者LLMによる擬似タイトル概要生成キーワード候補論文収集候補論文集合1.キーワード検索で収集した論文