常識推論能力を試すタスクとしてCommonGenがある．CommonGenは数個のキーワードを入力として，それらキーワードを含む妥当な文を生成するタスクである．論文[1]では日本語CommonGenのデータセットとベースラインシステムを作成している．またそこでは入力キーワード群のハブ単語を追加することで生成文が改善される可能性を論じている．ただしハブ単語の選出は人手で行っており，実装には至っていない．本論文ではハブ単語の選出法を提案，実装しその効果を検証する．

常識推論は人工知能の重要な問題であり，自然言語処理の分野でも，常識推論を扱うタスクがいくつか考案されている[2][3][4][5][6][7]．そのなかでLinらはCommonGenという新しい常識推論のタスクを提案した[8]．CommonGenは，概略，数個のキーワードを入力し，それらキーワードを用いて妥当な文を生成するという制約付き文生成のタスクである．例えば「彼，犬，餌」なら「彼が犬に餌をあげる」などといった文を生成するのが目標である．「犬が彼に餌をあげる」は文法的には正しくても常識的にはおかしな文であり，そのような文を生成しないために常識推論が必要とされる．日本語CommonGenの試作をおこなった研究[1]では，データセットの作成やT5を用いたCommonGenのモデルを作成し，このタスクが日本語においても常識推論能力が必要とされることを示している．また生成文を改善する手法として入力キーワード群のハブ単語を追加する手法が示された．しかしそこではハブ単語は人手により与え，ハブ単語の効果を論じているだけであり，ハブ単語をどのように選出し，どの程度の効果があるかは示されていない．ここではハブ単語の選出方法を提案し，生成文がどの程度妥当になるかを調査した．