論文の概要: A Dataset for Discourse Structure in Peer Review Discussions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08520v1
- Date: Sat, 16 Oct 2021 09:18:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-21 14:56:50.854384
- Title: A Dataset for Discourse Structure in Peer Review Discussions
- Title（参考訳）: ピアレビュー討論における談話構造に関するデータセット
- Authors: Neha Nayak Kennard, Tim O'Gorman, Akshay Sharma, Chhandak Bagchi,
Matthew Clinton, Pranay Kumar Yelugam, Rajarshi Das, Hamed Zamani, Andrew
McCallum
- Abstract要約: 反感からの言論の手がかりは、レビューの品質と解釈に光を当てることができることを示す。
本稿では,20k文のラベル付きデータセットを英語で506対のレビュー・リビュー・ペアに収録し,専門家が注釈を付けた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.621647816641925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: At the foundation of scientific evaluation is the labor-intensive process of
peer review. This critical task requires participants to consume and interpret
vast amounts of highly technical text. We show that discourse cues from
rebuttals can shed light on the quality and interpretation of reviews. Further,
an understanding of the argumentative strategies employed by the reviewers and
authors provides useful signal for area chairs and other decision makers.
This paper presents a new labeled dataset of 20k sentences contained in 506
review-rebuttal pairs in English, annotated by experts. While existing datasets
annotate a subset of review sentences using various schemes, ours synthesizes
existing label sets and extends them to include fine-grained annotation of the
rebuttal sentences, characterizing the authors' stance towards the reviewers'
criticisms and their commitment to addressing them. Further, we annotate
\textit{every} sentence in both the review and the rebuttal, including a
description of the context for each rebuttal sentence.
- Abstract（参考訳）: 科学的評価の基礎は、ピアレビューの労働集約的なプロセスである。
この重要なタスクでは、参加者は大量の高度な技術的テキストを消費し、解釈する必要がある。
rebuttalsからの談話はレビューの品質と解釈に光を当てることができる。
さらに、レビュアーや著者が採用する議論戦略の理解は、地域の議長や他の意思決定者にとって有用なシグナルを提供する。
本稿では,20k文のラベル付きデータセットを英語で506対のレビュー・リビュー・ペアに収録し,専門家が注釈を付けた。
既存のデータセットは様々なスキームを用いてレビュー文のサブセットに注釈を付けるが、我々は既存のラベル集合を合成し、リビュータル文の細かな注釈を含むように拡張し、レビュー者の批判に対する著者のスタンスとそれに対処するコミットメントを特徴付ける。
さらに,各属性文の文脈記述を含め,レビュー文とリビュー文の両方で「textit{every}」文を注釈付けする。
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