研究活動において研究データの適切な引用は論文の信頼性のための重要な要素である．URLを参照識別子として研究データを引用すること（URL引用）が多いが，これを対象とする引用要否判定にはデータセットの品質が低いことや分野が限定されているといった課題がある．本研究では，より高精度なOCRを用いて高品質な複数の分野からなるデータセットを作成し，学習データの品質とドメインの違いがURL引用の要否判定の性能に与える影響を分析した．実験の結果，高品質なデータセットを用いることでモデルのF値が14.1%向上することを示した．また，異なるドメイン間でも高い性能を維持できることを明らかにした．

研究活動において研究データは重要な役割を果たしている．論文における研究データの適切な引用は，研究データ1）のアクセス性の向上に加え，論文の信頼性も向上させる．そのため，論文執筆時や査読時の引用漏れ防止のために，これらの引用が適切に行われているかを確認する必要がある．このために論文内の文に対して引用が必要か否か判定する引用要否判定が取り組まれてきた[1,2,3,4,5,6]．これらの研究は主に文献タグ（e.g.,(Michaeletal.,2025)，[1]）を用いた引用が対象である．しかし，研究データの引用には文献タグだけでなくURLも用いられる（URL引用）．論文では研究データを表す識別子としてURLが最も使用されており[7,8]，研究データについても引用の適切さを検証するためURL引用を対象とした引用要否判定を行う必要が1）データセットやソフトウェア，モデルなど研究の過程，結果として収集，生成される情報：https://www.nii.ac.jp/service/upload/docsrdmweek1-32017.pdfある．URL引用を対象とした要否判定を行った研究はあるものの[9]，以下の課題が存在する．1.論文PDFのテキスト化に精度の低いツールを使用しておりデータセットの品質が低い