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@@ -9,6 +9,10 @@ pipeline_tag: text-classification
 このモデルは、 sonoisa/sentence-luke-japanese-base-lite をSNS上のコメントに人手で攻撃性評価を行ったデータセットでFine-tuningすることで作成しました。
 学習に使用したデータセットを参照したい方は、記載の連絡先へ別途ご連絡ください。
 
+本モデルは、NLP2024にて下記の発表で公開します。
+- NLP2024 原稿: [P2-10 ソーシャルメディア上の発話の攻撃性推定と会話補助](https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/pdf_dir/P2-10.pdf)
+- その他、詳細情報: [Github](https://github.com/flatton/Japanese_Offensiveness_Estimation/blob/main/README.md)
+
 # Fine-tuning条件
 - エポック数: 27エポック
 - バッチサイズ: 16
@@ -64,8 +68,11 @@ print(f'攻撃的でない発言: {score[0]:.1%},\nグレーゾーンの発言:
 E-mail: [email protected]
 
 # 引用
-本モデルは、NLP2024にて下記の発表で公開します。
-
-[P2-10 ソーシャルメディア上の発話の攻撃性推定と会話補助](https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/pdf_dir/P2-10.pdf)
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-その他、詳細情報は[Github](https://github.com/flatton/Japanese_Offensiveness_Estimation/blob/main/README.md)にて公開しています。
+```bibtex
+@inproceedings{fujihara2024offensiveness,
+  title={ソーシャルメディア上の発話の攻撃性推定と会話補助},
+  author={藤原 知樹 and 伊藤 彰則 and 能勢隆},
+  booktitle={言語処理学会第30回年次大会発表論文集},
+  year={2024}
+}
+```