大規模言語モデルを用いた引用文献の重要度分類

大規模言語モデルをベースとした文献探索エージェントの発展により，論文執筆に向けた候補文献の検索や推薦が容易になっている．一方で，学術論文における引用文献はその役割や重要度が大きく異なるため，各引用文献を同等に扱うことは適切ではない．既存の引用推薦では主に推薦できたかどうかに着目しているが，重要な論文と重要度の低い論文では引用漏れが執筆論文に与える影響の度合いが異なるため，引用文献の重要度の識別が不可欠である．そこで，本研究では論文内の引用文献の重要度分類に取り組む．具体的には，論文内の引用文脈とメタ情報に基づいて大規模言語モデルが引用文献の重要度を分類可能か検証する．