論文の概要: Cracking Double-Blind Review: Authorship Attribution with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07467v3
• Date: Mon, 3 Jul 2023 12:49:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 15:21:43.482806
• Title: Cracking Double-Blind Review: Authorship Attribution with Deep Learning
• Title（参考訳）: ダブルブラインドレビュー: 深層学習による著者の貢献
• Authors: Leonard Bauersfeld and Angel Romero and Manasi Muglikar and Davide Scaramuzza
• Abstract要約: 本稿では、匿名の原稿を著者に属性付けるトランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 我々は、arXivで公開されているすべての研究論文を200万冊以上の原稿に活用する。 本手法は, 論文の最大73%を正解する, 前代未聞の著者帰属精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.483063713471935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Double-blind peer review is considered a pillar of academic research because it is perceived to ensure a fair, unbiased, and fact-centered scientific discussion. Yet, experienced researchers can often correctly guess from which research group an anonymous submission originates, biasing the peer-review process. In this work, we present a transformer-based, neural-network architecture that only uses the text content and the author names in the bibliography to attribute an anonymous manuscript to an author. To train and evaluate our method, we created the largest authorship identification dataset to date. It leverages all research papers publicly available on arXiv amounting to over 2 million manuscripts. In arXiv-subsets with up to 2,000 different authors, our method achieves an unprecedented authorship attribution accuracy, where up to 73% of papers are attributed correctly. We present a scaling analysis to highlight the applicability of the proposed method to even larger datasets when sufficient compute capabilities are more widely available to the academic community. Furthermore, we analyze the attribution accuracy in settings where the goal is to identify all authors of an anonymous manuscript. Thanks to our method, we are not only able to predict the author of an anonymous work, but we also provide empirical evidence of the key aspects that make a paper attributable. We have open-sourced the necessary tools to reproduce our experiments.
• Abstract（参考訳）: 二重盲検ピアレビューは、公平で偏りのない、事実中心の科学的な議論を確実にするため、学術研究の柱と考えられている。 しかし、経験豊富な研究者たちは、どの研究グループが匿名で提出したのかを正確に推測することができ、ピアレビュープロセスに偏っている。 本研究では,著者に匿名の原稿を属性付けるために,書誌中のテキストコンテンツと著者名のみを使用するトランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案手法を訓練し,評価するために,これまでで最大の著者識別データセットを作成した。 arXivで公開されているすべての研究論文を活用し、200万冊以上の原稿を公開している。 最大2000名の著者によるarXiv-subsetでは,論文の73%が正確である前例のない著者帰属精度を達成している。 本稿では,提案手法が学術コミュニティに広く普及している場合に,さらに大きなデータセットに適用可能であることを示すスケーリング分析を提案する。 さらに,匿名原稿の著者を識別することを目的とした設定において,帰属精度を解析した。 この手法により,匿名の著作の著者を予測できるだけでなく,論文を帰属させる重要な側面の実証的証拠も提供する。 実験を再現するために必要なツールをオープンソースとして公開しました。

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