科学論文中の同じ貢献を説明しているイントロダクションの文と本文のパラグラフを判定するためのデータセット

ラフを意味する．従来の論文の貢献に着目したタ本研究では論文中の同じ貢献を説明しているインスク[6]は貢献を表す文の抽出や貢献を説明していトロダクションの文と本文のパラグラフを判定するる文に基づく研究概要の知識グラフの構築を取りという新しいタスクを提案する．よく書かれた科学扱ってきた．これに対して本研究で提案するタスク論文はイントロダクション中で示された貢献についは論文の中で同じ貢献を表す文とパラグラフを結て，以降の本文において詳細に説明している．しかびつけることをねらう．よく書かれた科学論文はし初学者や専門外の論文を読む研究者にとって，イデータセットの収集，タスクの定義，提案手法や実ントロダクション中で示された貢献と本文の対応を験結果といったそのイントロダクションで述べら把握することは難しい．機械学習モデルがこうしたれた貢献の具体的な内容がそれ以降の本文においイントロダクションと本文の対応をハイライトするて正確かつ詳細に説明されている．しかしよく書かことで，人間の論文読解の助けになることが期待された論文であっても，経験が浅い学生や専門外の論れる．提案するタスクのために，本研究では自動ア文を読む研究者にとって，その論文のイントロダノテーションと人手アノテーションを組み合わせてクションに書かれた貢献と本文との対応を正確にデータセットを収集した．収集したデータセットを把握することは難しい．もし機械学習モデルが論用いて構築したエンコーダーモデルをパラグラフ文のイントロダクション中で貢献を説明している検索タスクにおいて評価したところ，科学ドメイン文と本文との対応をハイライトすることができれデータで事前学習されたモデルが最も性能が高く，ば，こうした初学者の論文読解の大きな助けにな38%の精度でイントロダクション中の貢献を説明すると考えられる．図1に本研究で提案するタスクる文に対応する本文のパラグラフを選択できることの概要を示す．ここでイントロダクション中の貢がわかった．献を説明している文“4.Forsmalltomediumtrainingdata,changingonlytheseparametersreachesthesametask