EMNLPOct, 2022

arXivEdits: 理解科学写作中的人类修订过程

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TL;DR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。
scientific writingtext revisionannotated corpussentence alignmentintent classification
发现论文，激发创造
  • 理解人类文本中的迭代式修订

    这项研究描述了 IteraTeR：第一个大规模、多领域、编辑意图注释的迭代修订文本语料库，包括了新框架和注释后的编辑意图，提高了自动生成模型的评价，从而更好地理解文本修订过程，使得编辑意图和写作质量之间可以建立重要联系，并促进迭代修订文本的计算模型的多样性语料库的创建。

    Mar, 2022

  • 句子级别修订改进的注释和分类

    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

  • CASIMIR: 科学文章语料库，具有多个作者集成修订功能

    本研究提出了一个新的文本资源数据集，名为 CASIMIR，其中包含来自 OpenReview 的 15,646 篇科学文章的多个修订版本以及它们的同行评审。这个数据集对科学文章的修订步骤进行了详细的研究，提供了句子级别的对齐和自动提取修订编辑的功能，同时对评估方法进行了质疑。

    Mar, 2024

  • 通过学习从其他修订任务中编辑的位置来改进迭代文本修订

    本论文旨在构建一个端到端的文本修订系统，该系统可以通过显式检测可编辑范围及其对应的编辑意图并指导修订模型来迭代生成有用的编辑，从而更准确地模拟迭代文本修订的过程，并在我们的文本修订任务和其他标准文本修订任务上显著优于以前的基线，包括语法错误修正、文本简化、句子融合和风格转换。

    Dec, 2022

  • 交互式文本摘要编辑

    通过 REVISE 框架，将神经网络模型及人工编辑相结合，使得文本摘要的过程个性化，协作化和自适应化。

    Jun, 2023

  • 自动文档修订：语法错误纠正、流畅性编辑及更多

    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

  • 科技写作辅助中的文字修订：概述

    本文旨在提供科学领域中的文本修订和写作援助的概述，探讨科学写作的特殊性，包括研究文章中常用的格式和惯例，以及各种可用于文本修订的写作援助工具。

    Mar, 2023

  • 科技写作支持的语言模型微调

    本文提出了一种基于回归模型的科技句子识别方法，研究了科技公式和引文对于科技性评分的影响，构建了一种 AI 和机器学习标准文章版面的映射，提出了一种改进写作风格的软件，并训练了各种大型语言模型。

    Jun, 2023

  • ArgRewrite V.2: 一个带标注的论证性修订语料库

    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

  • ARIES: 同行评审后科学论文修改语料库

    科学论文的修订是一项具有挑战性的任务，需要深入的科学知识和推理能力，本文提出了使用大型语言模型修订论文的任务，并发布了一个评论和对应论文编辑的数据集 ARIES，研究了评论 - 编辑对齐和编辑生成两个版本的任务，并评估了许多基线模型，包括 GPT-4。

    Jun, 2023