関連研究調査では、検索結果で得られる多量の文献と自身の研究成果がどのような観点で関連があるかを明確にすることが重要である。本稿では、論文概要に含まれるそれぞれの文について、背景、問題、関連研究、目的、手法、結果などの観点を表す手掛り語があると考え、SVM の属性選択により最適な手掛り語集合を求め、各観点を表すモデルを構築し、識別を行った。300 件のデータを用いた5 分割交差検定で、背景、問題、関連研究、目的、手法、結果のF 値はそれぞれ、0.53、 0.39、0.08、0.46、0.66、0.31 となった。これらはいずれも属性選択を行わないモデルによる性能よりも向上している。