抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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科学的論文におけるベースラインとして使われる論文を自動的に同定するタスクを提案した。論文におけるすべての参照が基準線または非ベースラインとして分類されることを,バイナリ分類タスクとしてこの問題をフレーム化した。これは,ベースライン参照が論文で現れる多数の方法のため,挑戦的な問題である。著者らは,2つのクラスの1つとして手動で注釈付けされたすべての参照を用いて,ACL Anthologyコーパスから2,075論文のデータセットを開発した。ベースライン分類タスクに適用したとき,4つの最先端の引用役割分類法を上回るベースライン分類タスクのためのマルチモジュール注意ベースニューラル分類器を開発した。また,提案分類器により作られた誤差の解析を行い,ベースライン同定を困難な問題とする課題を引き出した。【JST・京大機械翻訳】