論文執筆支援を目的とした引用要否判定タスクのドメイン間比較

や，未検索の論文の効率的な検索を目的とした参考学術論文の執筆および査読支援を目的として，引文献推薦[5]，論文執筆の効率化を目的とした引用用の不足や余分な引用を自動で検出する引用要否要否判定[6,7]，被引用文献割り当て[8]，引用文生判定タスクを課題とした研究が行われている．この成[9,10]などである．本研究では，論文チェックに引用要否判定タスクは非常に高い精度の推定が可おいて最初に必要となる引用要否判定タスクに着目能であるが，実験に用いるデータセットには実用がする．想定される状況よりも簡単な問題が含まれる懸念引用要否判定タスクとは，論文中の任意のある文がある．そのため，我々は引用要否判定タスクにおに対して引用が必要か必要でないかを推論するタスけるデータセットの妥当性について検討してきた．クである．その精度は９割程度と非常に高く[11]．本稿では，論文のドメインの観点から妥当性を検討前後の文脈の入力や学習モデルの改善により，さらした．まず，異なるドメインから作成された複数のなる精度の向上が期待できる[12]．しかしながら，データセットを用いて引用要否判定タスクを実施し支援システムを目的とするとき，これらの精度が真その精度を比較した．ドメインごとに推定精度に大に得られているかは注意深く分析する必要がある．きな差があることが分かった．続いて，ドメインの具体的には，引用箇所をそのまま取り除いているた差による引用要否判定タスク精度差の原因を調査めに発生する不完全文，引用をする際の明らかなパするために，それぞれのデータセットに出現する単タン，論文カテゴリの偏りなどが判定精度を高めて語パタンの比較を実施した．出現する単語に差があいる可能性が示唆される．そのため，我々は引用要り，引用要否判定学習モデルの学習精度にも影響を否判定を正しく評価し，その判定精度を向上を目的与えている可能性があることが分かった．として，引用要否判定タスクのデータの妥当性分析を行ってきた[12]．