研究活動で産出された論文と研究データの対応付け

近年，オープンサイエンスの世界的な潮流のもと[1,2]，研究成果の公開が進んでいる．研究成果は論文と研究データに大別され，研究データにはデータセットやソフトウェアなどが含まれる．研究成果の利活用を促進するために，研究成果を他の成果と関連付けることが有効である．関連付けの観点は様々存在するが，本研究では，同一の研究活動で産出された論文と研究データの対応付けに着目する．同一の研究活動で産出された論文と研究データが対応付けられて，相互に参照可能であることは，双方の理解を深めるうえで重要となる．例えば，論文で報告された研究を再現する際には，その研究で産出された研究データが手がかりとなる．また，研究データを利用する際は，その作成方法も把握する必要があり，その研究で産出された論文が手がかりとなる．しかし，膨大な量の論文と研究データを人手で対応付けることは，即時性，網羅性，持続可能性の点で現実的ではない．本論文では，同一の研究活動で産出された論文と研究データを自動で対応付ける手法について述べる．論文には，対応する研究データの公開先URL…,andaddingcross-sentencerelationsusingcoreferencelinks.Ourdatasetispubliclyavai-lableat:http://nlp.cs.washington.edu/sciIE/.Table1showsthestatisticsofSciERC.論文と対応する研究データの公開先U….Weleaveitasfutureworktoaugmentourdatasetwiththesestructuredfields.Toextracttokensandsentences,weusetheSpaCy(https://spacy.io/)library.論文と対応する研究データの公開先でないUが記載されることがある（図1上）．この種のURLは，研究データの識別子とみなせるため，それらを論文から獲得することで，同一の研究で生み出された論文と研究データが対応付けられることになり，相互に参照可能となる．しかし，論文に記載されるURLは，論文に対応する研究データの公開先であるとは限らない（図1下）．そこで，論文中のURLを，その周辺のテキストを利用して，対応する研究データの公開先であるか否かに分類する．本手法の分類性能を評価するために実験を行った．まず，論文中のURLが，当該論文に対応する研究データの公開先であるか否かが付与されたデータを作成した．次に，作成したデータを用いて，URLの分類手法を実装した．具体的には，事前学習済みのBERT[5]ベースのモデルをﬁne-tuningすることで実装した．最後に，実装した手法の分類性能を作成したデータで評価した．Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).BodyFootnoteReferenceURLURL周辺テキスト脚注⽂または参考⽂献の書誌情報4.1実験データPapersWithCode(PWC)の稼働終了時点のアーカイブ3）を利用して実験データを作成した．作成方法の概要を図3に示す．PWCには機械学習分野の学術論文のメタデータなどが登録されており，その中には同一の研究活動で産み出された研究データのURLも含まれる．研究データには様々な種別が存在するが，本研究ではデータセットを対象とした．実験データを以下の手順で作成した．1.PWCに登録されている論文PDFの取得