CitePrompt: プロンプトを使用して科学論文の引用意図を特定する

科学論文における引用は、知識の系譜を追跡するだけでなく、その研究の科学的な重要性を示す有用な指標でもあります。引用意図は、特定の文脈における引用の役割を明確にすることで有益です。本稿では、これまで未探索であったプロンプトベース学習を使用した引用意図分類のフレームワークである CitePrompt を提案します。私たちは、事前学習済み言語モデル、プロンプトテンプレート、およびプロンプトバーバライザの適切な選択により、最先端手法で得られる結果と同等かそれ以上の結果を得られるとともに、科学文献に関する外部情報が非常に少ない場合でも達成できると主張します。ACL-ARC データセットにおいて最先端の結果を報告しており、SciCite データセットではすべての基準モデル（1つを除く）に対して有意な改善を示しています。引用意図分類用の適切に大きなラベル付きデータセットを見つけることが非常に困難であるため、初めてこのタスクを少ショットおよびゼロショット設定に変換することを提案します。ACL-ARC データセットについて、ゼロショット設定での F1 スコアが 53.86% であり、5 ショット設定では 63.61% へと向上し、10 ショット設定では 66.99% へとさらに改善しました。