Fugu-MT 論文翻訳(概要): Community-Driven Comprehensive Scientific Paper Summarization: Insight from cvpaper.challenge

論文の概要: Community-Driven Comprehensive Scientific Paper Summarization: Insight from cvpaper.challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09109v1
Date: Thu, 17 Mar 2022 06:31:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-19 04:06:11.346731
Title: Community-Driven Comprehensive Scientific Paper Summarization: Insight from cvpaper.challenge
Title（参考訳）: コミュニティ駆動型総合科学論文要約: cvpaper.challenge
Authors: Shintaro Yamamoto, Hirokatsu Kataoka, Ryota Suzuki, Seitaro Shinagawa, Shigeo Morishima
Abstract要約: 我々は、コンピュータビジョンカンファレンスで提示された論文の要約を書くために、非ネイティブな英語話者のグループを組織した。我々は,コンピュータビジョンとパターン認識に関するカンファレンスにおいて,合計2000の論文を要約した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.10314444860379
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The present paper introduces a group activity involving writing summaries of conference proceedings by volunteer participants. The rapid increase in scientific papers is a heavy burden for researchers, especially non-native speakers, who need to survey scientific literature. To alleviate this problem, we organized a group of non-native English speakers to write summaries of papers presented at a computer vision conference to share the knowledge of the papers read by the group. We summarized a total of 2,000 papers presented at the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, a top-tier conference on computer vision, in 2019 and 2020. We quantitatively analyzed participants' selection regarding which papers they read among the many available papers. The experimental results suggest that we can summarize a wide range of papers without asking participants to read papers unrelated to their interests.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ボランティア参加者による会議手続の要約を執筆するグループ活動を紹介する。科学論文の急速な増加は、研究者、特に科学文献を調査する必要がある非ネイティブ話者にとって重荷となる。この問題を軽減するため,我々は非ネイティブな英語話者のグループを組織し,コンピュータビジョン会議で提示された論文の要約を書き,グループによって読み上げられた論文の知識を共有する。 2019年と2020年には、コンピュータビジョンとパターン認識に関するカンファレンス(Computer Vision and Pattern Recognition)で、合計2000の論文をまとめました。論文の閲覧状況について,参加者の選択を定量的に分析した。実験結果から,参加者が興味のない論文を読むことなく,幅広い論文を要約できることが示唆された。

関連論文リスト

Contributions to the Decision Theoretic Foundations of Machine Learning and Robust Statistics under Weakly Structured Information [0.0]
この論文の中核は、コントリビューション1から10の名でページ5に記載された10の出版物によって形成されている。この論文に続く章、すなわち A から C の部分と結論の発言は、論文をより大きな科学的文脈に配置するのに役立つ。下記のテキストの目的は、読者がこの興味深く重要な研究分野全体への、簡単かつ高レベルなアクセスを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-17T13:39:51Z)
Analysis of the ICML 2023 Ranking Data: Can Authors' Opinions of Their Own Papers Assist Peer Review in Machine Learning? [52.00419656272129]
我々は2023年の国際機械学習会議(ICML)で実験を行った。我々はそれぞれ2,592件の応募書を含む1,342件のランク付けを受けた。著者によるランキングを用いて生のレビュースコアを校正するイソトニックメカニズムに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-24T01:51:23Z)
PaperWeaver: Enriching Topical Paper Alerts by Contextualizing Recommended Papers with User-collected Papers [40.01511301396072]
PaperWeaverは、ユーザが編集した論文に基づいて推奨論文のコンテキスト化されたテキスト記述を提供する、リッチな紙警告システムである。ユーザ調査の結果,PaperWeaverの参加者は推奨論文の関連性をよりよく理解することができた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-05T13:10:06Z)
On the Detection of Reviewer-Author Collusion Rings From Paper Bidding [71.43634536456844]
衝突リングは、コンピュータサイエンスカンファレンスのピアレビューシステムに大きな脅威をもたらす。この問題を解決する1つのアプローチは、操作された入札から衝突するレビュアーを検出することである。衝突環の検出が可能であるという研究はまだ確立されていない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-12T18:12:09Z)
Position: AI/ML Influencers Have a Place in the Academic Process [82.2069685579588]
機械学習研究の可視性向上におけるソーシャルメディアインフルエンサーの役割について検討する。 2018年12月から2023年10月までの間に、8000以上の論文の包括的なデータセットを収集しました。我々の統計的および因果推論分析は、これらのインフルエンサーが支持する論文の引用が著しく増加することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-24T20:05:49Z)
Scientific Opinion Summarization: Paper Meta-review Generation Dataset, Methods, and Evaluation [55.00687185394986]
本稿では,論文レビューをメタレビューに合成する,科学的意見要約の課題を提案する。 ORSUMデータセットは、47のカンファレンスから15,062のメタレビューと57,536の論文レビューをカバーしている。実験の結果,(1)人間による要約は,議論の深みや特定の領域に対するコンセンサスや論争の特定など,必要な基準をすべて満たしていないこと,(2)タスクの分解と反復的自己調整の組み合わせは,意見の強化に強い可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-24T02:33:35Z)
MIReAD: Simple Method for Learning High-quality Representations from Scientific Documents [77.34726150561087]
論文の高品質な表現を学習する簡単な方法であるMIREADを提案する。私たちは、2000以上のジャーナルクラスで50万以上のPubMedとarXivの抽象クラスでMIREADをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-07T03:29:55Z)
The Semantic Reader Project: Augmenting Scholarly Documents through AI-Powered Interactive Reading Interfaces [54.2590226904332]
本稿では,研究論文を対象とした動的読解インタフェースの自動作成を目的としたセマンティック・リーダー・プロジェクトについて述べる。 10のプロトタイプインターフェースが開発され、300人以上の参加者と現実世界のユーザが読書体験を改善している。本論文は,研究論文を読む際,学者と公衆の面を巡って構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-25T02:47:09Z)
Paper Plain: Making Medical Research Papers Approachable to Healthcare Consumers with Natural Language Processing [36.60598912719588]
そこで本稿では,自然言語処理を利用した対話型インタフェース-Paper Plainを4つの特徴として紹介する。不慣れな言葉の定義、in-situのプレーン言語セクションの要約、そして応答する節のプレーン言語要約。その結果,論文の読解・読解に要する時間は,一般のPDF読解者に比べて紙の理解を損なうことなく容易であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-28T22:59:21Z)
A Correspondence Analysis Framework for Author-Conference Recommendations [2.1055643409860743]
我々は、会議や論文など、問題のエンティティ間の適切な関係を導出するために、対応分析(CA)を利用する。本モデルは,コンテンツベースフィルタリング,協調フィルタリング,ハイブリッドフィルタリングなどの既存手法と比較して有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-08T18:52:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。