SEAGraph: Unveiling the Whole Story of Paper Review Comments

要約

科学研究の基礎としての査読は、改良のための客観的なフィードバックを著者に提供することにより、学術研究の完全性と質を保証します。
しかし、従来の査読プロセスでは、著者は曖昧なフィードバックや詳細が不十分なフィードバックを受け取ることが多く、そのため支援が限られ、査読サイクルに時間がかかることになります。
著者が論文の具体的な弱点を特定できれば、査読者の懸念に対処できるだけでなく、論文を改善することもできます。
このことは、査読コメントに対する著者の理解をどのように高めるかという重要な問題を提起します。
本稿では、レビューコメントの背後にある根本的な意図を明らかにすることでレビューコメントを明確にするために開発された新しいフレームワークであるSEAGraphを紹介します。
各論文に対して 2 種類のグラフを作成します。1 つは著者の思考プロセスを捉えるセマンティック マインド グラフ、もう 1 つは論文に関連する研究領域を描写する階層的背景グラフです。
次に、両方のグラフから関連するコンテンツを抽出する検索方法が設計されており、レビュー コメントの一貫した説明が容易になります。
広範な実験により、SEAGraph はレビュー コメントを理解するタスクに優れており、著者に大きなメリットを提供することが示されています。

要約(オリジナル)

Peer review, as a cornerstone of scientific research, ensures the integrity and quality of scholarly work by providing authors with objective feedback for refinement. However, in the traditional peer review process, authors often receive vague or insufficiently detailed feedback, which provides limited assistance and leads to a more time-consuming review cycle. If authors can identify some specific weaknesses in their paper, they can not only address the reviewer’s concerns but also improve their work. This raises the critical question of how to enhance authors’ comprehension of review comments. In this paper, we present SEAGraph, a novel framework developed to clarify review comments by uncovering the underlying intentions behind them. We construct two types of graphs for each paper: the semantic mind graph, which captures the author’s thought process, and the hierarchical background graph, which delineates the research domains related to the paper. A retrieval method is then designed to extract relevant content from both graphs, facilitating coherent explanations for the review comments. Extensive experiments show that SEAGraph excels in review comment understanding tasks, offering significant benefits to authors.

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