論文の概要: CausalCite: A Causal Formulation of Paper Citations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02790v3
- Date: Mon, 27 May 2024 20:31:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 04:07:24.404384
- 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, Mrinmaya Sachan, Bernhard Schölkopf,
- Abstract要約: CausalCiteは紙の意義を測定するための新しい方法だ。
これは、従来のマッチングフレームワークを高次元のテキスト埋め込みに適応させる、新しい因果推論手法であるTextMatchに基づいている。
科学専門家が報告した紙衝撃と高い相関性など,各種基準におけるCausalCiteの有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.82622421055734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Citation count of a paper is a commonly used proxy for evaluating the significance of a paper in the scientific community. Yet citation measures are widely criticized for failing to accurately reflect the true impact of a paper. Thus, we propose CausalCite, a new way to measure the significance of a paper by assessing the causal impact of the paper on its follow-up papers. CausalCite is based on a novel causal inference method, TextMatch, which adapts the traditional matching framework to high-dimensional text embeddings. TextMatch encodes each paper using text embeddings from large language models (LLMs), extracts similar samples by cosine similarity, and synthesizes a counterfactual sample as the weighted average of similar papers according to their similarity values. We demonstrate the effectiveness of CausalCite 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 subfields 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 the quality of a paper. Our code is available at https://github.com/causalNLP/causal-cite.
- Abstract（参考訳）: 論文の引用数(英: Citation count of a paper)は、科学界における論文の重要性を評価するために一般的に用いられるプロキシである。
しかし、引用法は論文の真の影響を正確に反映していないとして広く批判されている。
そこで本稿では,論文の因果的影響を評価することによって,論文の意義を計測する新しい手法であるCausalCiteを提案する。
CausalCiteは、従来のマッチングフレームワークを高次元のテキスト埋め込みに適応させる、新しい因果推論手法であるTextMatchに基づいている。
TextMatchは、大型言語モデル(LLM)からの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って類似したサンプルを抽出し、類似性値に基づいて類似論文の重み付き平均として反事実サンプルを合成する。
例えば、過去の1K論文のデータセットで科学専門家が報告したように、紙の影響と高い相関性、過去の論文に対する(テストオブタイム)アワード、AIの様々なサブフィールドにおける安定性などである。
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。
私たちのコードはhttps://github.com/causalNLP/causal-cite.comで利用可能です。
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