関連研究節自動生成に向けた引用論文の最適配置

学術論文における関連研究節は，その研究の立ち位置や新規性を示すために重要であるが，読者に研究を適切に理解してもらうためには，適切な論文を引用した上で，それらの論文の関係性を考慮し，適切な順序・段落構成で引用することが必要となる．関連研究節の自動生成に向けた既存研究として，引用すべき論文の推薦や節生成を行う研究がある．しかし，引用推薦の研究では基本的に候補論文集合から引用すべき論文の推薦のみに取り組んでおり，論文内での引用順の推薦は行われない[1,2,3]．また，節生成の研究では生成時に論文の引用順を与えた上で生成に取り組んだ研究が多く，引用順が既知でない場合はそれらを自動的に決める必要がある[4,5,6]．このように，既存研究はどのような段落構成や順序で論文を引用するかという論文配置に取り組んでおらず，完全な自動生成は実現できていないことが指摘されている[7]．そこで，本研究では関連研究節の自動生成に向けて，引用論文の最適配置に取り組む．具体的には，引用論文段落A論文c集合論文e論文a段落B論文a段落B論文f論文g論文b論文h論文a論文c論文d論文c段落C論文d論文b論文g段落C論文e論文e論文f論文b段落A論文h論文g論文d論文f論文h①クラスタリング②段落順決定③論文順決定関連研究節で引用された論文一覧を与えられた場合に，それらを引用される段落ごとにまとめた上で論文の引用順を決定するタスクに取り組む．提案する手法では，引用論文の最適配置問題を，図1に示すように，引用論文を段落ごとにまとめるクラスタリング，段落順の決定，段落内の引用順決定という3タスクに分解し，各タスクを解くことで引用論文の最適配置を実現する．