大規模言語モデルを用いた引用文献の重要度分類

学術論文において，論文中で引用される文献はすべてが同等に重要ではない．その論文の貢献を理解する上で不可欠な引用から，一般的な評価尺度や先行研究で利用されたデータセットなど論文の趣旨と関連性の薄い論文の引用まで，その役割と重要度は大きく異なる[1,2]．論文執筆時には大規模言語モデル（LLM）ベースの文献探索エージェントや引用推薦モデルを利用して候補文献を収集することがあるが，既存の引用推薦の研究ではこれらのモデルを主に正解引用を推薦できたかどうかで評価している．しかし，重要な文献の引用漏れは重要度の低い論文と比較して論文の新規性や貢献の主張に大きな影響を与えるため，引用文献ごとの重要度を識別する必要がある．引用文献の重要度分類に関する既存研究の多くは，表1に示すような引用を含んだ引用文脈や，論文内での言及位置や言及回数などから作成した特徴量をもとに分類を行っている[3,4,5]．しかし，これらの手法は引用している論文（引用元論文）の情献は引用文脈の中で#CITATION_TAGに置換される．引用文脈：Onesimplebuteﬀectivestrategyissequentialsearchinwhichtheanimalkeepssearchinguntilitﬁndsanoptionthatexceedsathresholdofacceptability[2,#CITATION_TAG].重要度ラベル：1(重要)引用文脈：Thishasfoundexpressionintheoreticalnotionsofcommonground(ClarkandBrennan,1991),orsociallysharedcognition(#CITATION_TAG).重要度ラベル：0(重要ではない)報は活用しているが，引用されている論文（被引用論文）の情報を多くの場合，活用していないため，二つの論文間の関連性を捉えることができない．そこで，本研究では引用元論文および被引用論文の内容に基づいた引用文献の重要度分類に取り組む．具体的には，引用文脈に加えて，引用元論文および被引用論文のタイトルやアブストラクトといった情報を入力に用いて，その引用が重要か否かを分類する．本研究では，引用元論文と被引用論文の両方の論文の情報を利用した，LLMをベースとした分類モデルを構築し，その有効性を検証する．