論文の概要: CASIMIR: A Corpus of Scientific Articles enhanced with Multiple Author-Integrated Revisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00241v2
- Date: Tue, 19 Mar 2024 08:34:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 23:01:00.194524
- Title: CASIMIR: A Corpus of Scientific Articles enhanced with Multiple Author-Integrated Revisions
- Title（参考訳）: CASIMIR:複数の著者による改訂で強化された学術論文のコーパス
- Authors: Leane Jourdan, Florian Boudin, Nicolas Hernandez, Richard Dufour,
- Abstract要約: 本稿では,学術論文の執筆過程の改訂段階について,原文資料を提案する。
この新しいデータセットはCASIMIRと呼ばれ、OpenReviewの15,646の科学論文の改訂版とピアレビューを含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.503795054002406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Writing a scientific article is a challenging task as it is a highly codified and specific genre, consequently proficiency in written communication is essential for effectively conveying research findings and ideas. In this article, we propose an original textual resource on the revision step of the writing process of scientific articles. This new dataset, called CASIMIR, contains the multiple revised versions of 15,646 scientific articles from OpenReview, along with their peer reviews. Pairs of consecutive versions of an article are aligned at sentence-level while keeping paragraph location information as metadata for supporting future revision studies at the discourse level. Each pair of revised sentences is enriched with automatically extracted edits and associated revision intention. To assess the initial quality on the dataset, we conducted a qualitative study of several state-of-the-art text revision approaches and compared various evaluation metrics. Our experiments led us to question the relevance of the current evaluation methods for the text revision task.
- Abstract（参考訳）: 科学的論文を書くことは、高度に体系化された特定のジャンルであるため、研究成果やアイデアを効果的に伝達するためには、文章によるコミュニケーションの熟練が不可欠である。
本稿では,学術論文の執筆過程の改訂段階における原文資源を提案する。
この新しいデータセットはCASIMIRと呼ばれ、OpenReviewの15,646の科学論文の改訂版とピアレビューを含んでいる。
談話レベルでの今後の改訂研究を支援するメタデータとして、段落位置情報を保持しつつ、記事の連続バージョンを文レベルで整列する。
各改訂文は、自動的に抽出された編集と関連する修正意図で濃縮される。
データセットの初期品質を評価するために,いくつかの最先端テキストリビジョン手法の質的研究を行い,様々な評価指標を比較した。
実験の結果,テキスト改訂作業における現在の評価手法の妥当性が疑問視された。
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