【研究者氏名】
山梨大学大学院 総合研究部 李 吉屹 助教
【研究テーマ】
マルチタスク学習による論文の採否自動判定
（Academic Paper Review Prediction by Multi-task Learning）
【研究助成期間】
2019年4月1日 ～ 2022年3月31日
【研究サマリー】
論文原稿の査読に時間がかかり、査読者は多大な労力を要するという問題がある。査読者不足という問題も生じる。査読評価の自動予測の実現は査読における問題に対して有益である。一定の基準を満たしていない原稿は、不採択とすることで査読する原稿数を絞り込むことができる。また、投稿者に対しても有益である。投稿者がより推敲された原稿を投稿することが可能となる。
本研究は下記テーマを行った。
（A）マルチタスク学習による査読評価予測
対象査読アスペクトの予測において、他のアスペクトの情報を活用するマルチタスク方法を提案した。
（B）マルチタスク学習による文書分類
カテゴリ別データの極端に不均衡問題ために分類方法を提案した。科学的主張に対してコーパスから根拠となる論文を探し出すために、文献検索、根拠選択とスタンス判定の方法を提案した。
（C）特定な査読アスペクトの判定
コヒーレンスを利用した明瞭性のスコアリング手法を提案した。
【本助成研究にかかわる成果】
・Multi-task Peer-Review Score Prediction
・HSCNN: A Hybrid-Siamese Convolutional Neural Network for Extremely Imbalanced Multi-label Text Classification
・A Neural Local Coherence Analysis Model for Clarity Text Scoring
・Multi-task Neural Shared Structure Search: A Study based on Text Mining
・Abstract, Rationale, Stance: A Joint Model for Scientific Claim Verification
・A Multi-task based Bilateral-Branch Network for Imbalanced Citation Intent Classification
【本助成についての感想】
KDDI財団の助成により、研究をスムーズに進めることができました。ご支援をいただき大変感謝を申し上げます。
