本文介绍了一个学生立论式作文之间的修改版本语料库，并对每个修订版本进行了评注，以评估其是否改善了论文质量，并开发了一个基于机器学习的模型来预测修订版本的改进情况，同时也展示了利用专家和非专家修订数据可提高模型性能的结果。

Sep, 2019

本文提供了一个完整的计算框架，对科学写作中的文本修订进行了研究，通过构建一个新的带有金标准句子对齐的带注释语料库来揭示了科研人员修订论文的常见策略，并利用自动方法在文档、句子和单词级别上提取修订内容。

Oct, 2022

针对提高学生论述写作水平和有效判断其修改文章的质量的问题，本研究提出了基于 Chain-of-Thought 提示的 ChatGPT 生成论点基础，用于预测其修改后的质量，并在初中和大学学生论文数据集中实验证明了其优越性。

Jun, 2023

本文探讨如何通过学习在线辩论中的协作编辑行为来捕捉修订模式，以开发旨在指导作者进一步改进其论点的方法，并且我们提出一种基于修订距离的新的抽样策略，以解决修订文字料库的噪声问题。

May, 2023

本文介绍了将简洁性修改作为自然语言处理任务的算法，提出了一个用于刻画简洁写作的样本数据集，并介绍和评估了解决这个问题的方法，以便帮助研究者在这方面做出贡献。

Oct, 2022

本文介绍了一个基于 TETRA 语料库的文档级修订助手。我们探索了无需参考评估和可解释的方法来评估文档修订的质量。实验结果表明，即使修订的差异微小，经过微调的预训练语言模型也能够区分文档修订后的质量，这为未来探索自动文档修订模型和评估指标奠定了基础。

May, 2022

本文提出了句子级修订任务（SentRev）作为新的写作辅助任务，旨在帮助作者在早期修订阶段产生流利，完整的句子。为了开发和评估 SentRev 模型，我们建立了一个新的自由可用的众包评估数据集，同时还建立了该模型的基准性能。

Oct, 2019

研究了自动写作评估系统如何改善学生写作，着重探讨对论证文本进行修订的相关方面，包括修订类型以及对所给反馈的响应程度。通过分析 5-6 年级学生的论文，引入了一种注释方案来捕捉证据使用和推理方面的修订，并展示了手动注释和修订注释与综合评估的相关性。此外，还研究了自动根据该方案对修订进行分类的可行性。

Jul, 2021

为了计算化支持论证写作，需要挖掘论证结构和品质评分之间的相互作用，然而，目前尚未发布包含地面实论文品质标注的论证挖掘语料库。通过提供一份德语语料库，其中包括两个年龄组的学生写的 1,320 篇论文，并手动注释了论证结构和品质，填补了这一研究空白，并提出了论证挖掘和文章评分的基线方法，同时分析了两个任务之间的相互作用，为品质导向的论证写作支持奠定了基础。

Apr, 2024

ArgRewrite V.2 是一个修订语料库，包含用于自动修订目标预测和标杆的注释的论证性修订，这些修订是在关于自动驾驶汽车的论证性文章的两个循环修订中收集的。

Jun, 2022