論文の概要: CausalCite: A Causal Formulation of Paper Citations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02790v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 23:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 15:50:56.577416
• Title: CausalCite: A Causal Formulation of Paper Citations
• Title（参考訳）: CausalCite:紙巻物の因果的な定式化
• Authors: Ishan Kumar, Zhijing Jin, Ehsan Mokhtarian, Siyuan Guo, Yuen Chen, Negar Kiyavash, Mrinmaya Sachan, Bernhard Schoelkopf
• Abstract要約: 本稿では,従来のマッチングフレームワークを高次元テキスト埋め込みに適用する因果推論手法であるTextMatchを提案する。 論文引用の因果的定式化として、CausalCiteと呼ばれる結果の計量を適用した。 本研究は, 科学的専門家が報告した紙衝撃と高い相関性など, 様々な基準で有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.211777469618326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating the significance of a paper is pivotal yet challenging for the scientific community. While the citation count is the most commonly used proxy for this purpose, they are widely criticized for failing to accurately reflect a paper's true impact. In this work, we propose a causal inference method, TextMatch, which adapts the traditional matching framework to high-dimensional text embeddings. Specifically, we encode each paper using the text embeddings by large language models (LLMs), extract similar samples by cosine similarity, and synthesize a counterfactual sample by the weighted average of similar papers according to their similarity values. We apply the resulting metric, called CausalCite, as a causal formulation of paper citations. We show its effectiveness on various criteria, such as high correlation with paper impact as reported by scientific experts on a previous dataset of 1K papers, (test-of-time) awards for past papers, and its stability across various sub-fields of AI. We also provide a set of findings that can serve as suggested ways for future researchers to use our metric for a better understanding of a paper's quality. Our code and data are at https://github.com/causalNLP/causal-cite.
• Abstract（参考訳）: 論文の重要性を評価することは、科学界にとって非常に難しい。 引用数はこの目的のために最もよく使われるプロキシであるが、紙の本当の影響を正確に反映していないと広く批判されている。 本研究では,従来のマッチングフレームワークを高次元テキスト埋め込みに適用する因果推論手法であるTextMatchを提案する。 具体的には,大規模言語モデル (LLM) によるテキスト埋め込みを用いて各論文をエンコードし,コサイン類似性により類似サンプルを抽出し,類似論文の重み付き平均値に基づいて対実サンプルを合成する。 論文引用の因果的定式化として、CausalCiteと呼ばれる結果の計量を適用した。 1k論文の過去のデータセットで科学者が報告した紙インパクトと高い相関性、過去の論文に対する(テスト・オブ・タイム)賞、aiのさまざまなサブフィールドにおける安定性など、さまざまな基準での有効性を示す。 我々はまた、将来の研究者が論文の品質をよりよく理解するために我々の指標を使用するための提案された方法として役立つ一連の発見を提供する。 コードとデータはhttps://github.com/causalNLP/causal-citeにある。

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