引用文脈の類似度に基づく局所的引用論文推薦

では，ある特定の論文の引用文脈同士は似通ってい学術論文を執筆する際，論文中の主張を裏付けるることが多いことを仮定し，対象論文の引用文脈とために適切な引用を行うことは重要である．しか既存論文が引用された際の引用文脈の類似度を使っし，近年論文数が爆発的に増加し，研究者が関連すて引用論文を推薦する引用文脈参照法を提案する．る研究をすべて読み切ることは困難となっており，この手法では，既存論文の引用文脈を引用文脈プー関連研究に関わる論文執筆支援の必要性が高まってルとして収集し，現在着目している対象論文の引用いる．文脈と類似した引用文脈をもつ論文を引用文脈プーNarimatsuら[1]は，研究者の論文執筆における関ルから探して推薦する．局所的引用論文推薦の従来連研究の引用および生成に関わる統合的な執筆支援研究では，タイトル・要旨を使った手法は提案されを目的として，関連研究に関わる様々な既存のタスてきているが，知る限りにおいて，既存論文の引用クを統合した新たなデータセット構築方法および文脈を収集し，それを活用することに着目した研究5つのタスクを定義した．本稿では，その中の引用はない．しかし，引用文脈参照法には，過去に一度論文推薦タスクに着目する．これは与えられたテキも引用されたことがない論文は推薦できないというストに対して適切な引用論文を推薦するタスクでコールドスタート問題が存在する．そこで，本研究あり，大域的引用論文推薦と局所的引用論文推薦にでは，広く用いられてるタイトル・要旨参照法と組分類される[2]．大域的引用論文推薦では，参考文み合わせることで，一度も引用されていない論文も献リストに入るべき論文を推薦するのに対し，局所推薦できるように対処した．―2677―.論文プールABCタイトルタイトルタイトル要旨要旨要旨対象論文B要旨------[?]-タイトル-----モデルモデルcosinesimilarity以下において，2節で関連研究を述べ，3節で提案手法を示す．4節で，データセット並びに評価方法を説明し，評価結果について考察する．