要約
科学論文を書くことは、高度に成文化され特殊なジャンルであるため、困難な作業です。そのため、研究結果やアイデアを効果的に伝えるためには、書面によるコミュニケーションに習熟することが不可欠です。
この記事では、科学論文の執筆プロセスの改訂ステップに関するオリジナルのテキストリソースを提案します。
CASIMIR と呼ばれるこの新しいデータセットには、OpenReview からの 15,646 件の科学論文の複数の改訂版とその査読が含まれています。
記事の連続したバージョンのペアは文レベルで整列され、談話レベルでの将来の改訂研究をサポートするためのメタデータとして段落の位置情報が保持されます。
改訂された文の各ペアは、自動的に抽出された編集内容と関連する改訂意図によって強化されます。
データセットの初期品質を評価するために、いくつかの最先端のテキスト改訂アプローチの定性的研究を実施し、さまざまな評価指標を比較しました。
私たちの実験により、テキスト改訂タスクに対する現在の評価方法の関連性について疑問が生じました。
要約(オリジナル)
Writing a scientific article is a challenging task as it is a highly codified and specific genre, consequently proficiency in written communication is essential for effectively conveying research findings and ideas. In this article, we propose an original textual resource on the revision step of the writing process of scientific articles. This new dataset, called CASIMIR, contains the multiple revised versions of 15,646 scientific articles from OpenReview, along with their peer reviews. Pairs of consecutive versions of an article are aligned at sentence-level while keeping paragraph location information as metadata for supporting future revision studies at the discourse level. Each pair of revised sentences is enriched with automatically extracted edits and associated revision intention. To assess the initial quality on the dataset, we conducted a qualitative study of several state-of-the-art text revision approaches and compared various evaluation metrics. Our experiments led us to question the relevance of the current evaluation methods for the text revision task.
arxiv情報
| 著者 | Leane Jourdan,Florian Boudin,Nicolas Hernandez,Richard Dufour |
| 発行日 | 2024-03-19 08:34:05+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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