中間タスクの挿入による学術論文におけるURL引用の分類

学術活動において，学術論文，及び，そこで利用されたデータやプログラムなどの学術資源にアクセスできることは重要である．これらのアクセス性を向上させるための様々なデータベースやサービスが存在する．例えば，GoogleScholar1），SemanticScholar2）では単なる論文の提示だけでなく，論文中の引用関係に基づき，関連する論文に辿ることができる．このように，引用関係を用いることは学術資源へのアクセス性を高める上で有用である．これらのサービスが対象とする引用は，主に参考文献に記された書誌情報である．しかし，学術論文における引用対象は，参考文献リストの書誌情報以外に，URLによる引用（以下，URL引用）もあり，これらは参考文献リストに加えて脚注や本文中にも出現する．こうしたURL引用はその論文で使用されたデータやプログラムなどの学術資源を含むことが多い．URL引用を利用することで論文中のデータやプログラムなどのアクセス性が高まる．また，URLによる引用は種類や目的が多様であるため，それらを含めて提示することにより，サービスの利便1）GoogleScholarhttps://scholar.google.co.jp/2）SemanticScholarhttps://www.semanticscholar.org/性が向上することが期待できる．これを実現するために，論文におけるURL引用を種類と目的で分類する必要がある．引用の種類や目的の分類体系については既に様々な提案がある[1,2,3]．なかでも角掛らは，URLによる引用についてその種類と目的のクラスを整理しており，SciBERT[4]を用いた分類手法を提案している[1]．しかし，角掛らの分類手法には，少数クラスに対する分類性能が低く，一部のクラスが予測結果として全く出力されない場合があった．そこで本論文では，中間タスクを用いた論文におけるURL引用の分類手法を提案する．中間タスクを用いた手法は既に多くの提案があり，その有効性が示されている[5,6]．しかし，中間タスクの挿入には•中間タスクに必要なデータを新たに用意する必要がある•適切な中間タスクを選択する必要があるという課題を解決する必要がある[7,8]．メインタスクに関連したタスクを選ぶことで適切な中間タスクの選択をする手法[7]が提案されており，メインタスクと中間タスクとの関連性の高さは適切な中間タスクの選択に重要である．本手法ではメインタスクで使用するデータを再利用して，メインタスクにおける入力の対を用いた中間タスクを作成した．これにより，中間タスク用の新たなデータを必要とせずにメインタスクに関連した中間タスクの使用が可能となる．本手法を評価するために実験を行い，先行研究の手法との分類性能を比較した．実験の結果，本手法の有効性を確認した．.