論文の概要: Sentiment-aware Enhancements of PageRank-based Citation Metric, Impact
Factor, and H-index for Ranking the Authors of Scholarly Articles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08176v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 02:01:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 15:49:49.679484
- Title: Sentiment-aware Enhancements of PageRank-based Citation Metric, Impact
Factor, and H-index for Ranking the Authors of Scholarly Articles
- Title(参考訳): PageRankを用いたCitation Metric, Impactの感性認知機能向上
学術論文の著者のランク付けの要因とH指標
- Authors: Shikha Gupta and Animesh Kumar
- Abstract要約: 引用の背後にある感情を考えると、著者の学術的なアウトプットに対する仲間の研究者の見解をよりよく理解できます。
著者を評価する唯一の方法は、引用を中立的な感情とみなす周波数ベースの引用メトリクスである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.97048491084787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Heretofore, the only way to evaluate an author has been frequency-based
citation metrics that assume citations to be of a neutral sentiment. However,
considering the sentiment behind citations aids in a better understanding of
the viewpoints of fellow researchers for the scholarly output of an author.
- Abstract(参考訳): これまで、著者を評価する唯一の方法は、引用を中立的な感情とみなす周波数ベースの引用指標であった。
しかし、引用の背景にある感情を考えると、著者の学術的なアウトプットに対する仲間の研究者の視点をよりよく理解することができる。
関連論文リスト
- 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) - A Comparative Analysis of Faithfulness Metrics and Humans in Citation Evaluation [22.041561519672456]
大型言語モデル(LLM)は、しばしば「幻覚」として知られる、サポートされていない、または検証できないコンテンツを生成する。
本稿では,3段階のサポートレベル間での引用を識別する上で,メトリクスの有効性を評価するための比較評価フレームワークを提案する。
以上の結果から,全ての評価において一貫した指標が存在しないことが示唆され,詳細なサポートレベルを正確に評価することの難しさが強調された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-22T13:44:31Z) - ALiiCE: Evaluating Positional Fine-grained Citation Generation [54.19617927314975]
本稿では,微細な引用生成のための最初の自動評価フレームワークであるALiiCEを提案する。
我々のフレームワークはまず、文のクレームを依存性分析によって原子クレームに解析し、次に原子クレームレベルでの引用品質を計算する。
複数大言語モデルの2つの長文QAデータセット上での位置的きめ細かな引用生成性能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T09:16:14Z) - A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [58.6354685593418]
本稿では, レビューを評価するために, 記事レベル, フィールド正規化, 大規模言語モデルを用いた書誌指標を提案する。
新たに登場したAI生成の文献レビューも評価されている。
この研究は、文学レビューの現在の課題についての洞察を与え、彼らの開発に向けた今後の方向性を思い起こさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T11:28:50Z) - Artificial intelligence technologies to support research assessment: A
review [10.203602318836444]
この文献レビューは、記事のテキストから、より高いインパクトやより高い品質の研究に関連する指標を特定する。
論文やカンファレンス論文の引用数や品質スコアを予測するために機械学習技術を使用した研究が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-11T06:58:39Z) - How do Authors' Perceptions of their Papers Compare with Co-authors'
Perceptions and Peer-review Decisions? [87.00095008723181]
著者は論文の受理確率をおよそ3倍過大評価している。
女性作家は、男性作家よりも極端に高い(統計的に重要な)誤校正を示す。
受理された論文と受理された論文の回答者の少なくとも30%は、レビュープロセス後に自身の論文に対する認識が改善したと述べている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T15:59:30Z) - A Measure of Research Taste [91.3755431537592]
生産性と味の両方に報いる引用に基づく尺度を提案する。
提示された尺度capは、出版物とその量の影響のバランスをとる。
本研究では, 生物学, 計算機科学, 経済学, 物理分野の研究者を対象に, capの特性を解析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-17T18:01:47Z) - Citations are not opinions: a corpus linguistics approach to
understanding how citations are made [0.0]
引用内容分析の重要な問題は、引用の異なるクラスを特徴付ける言語構造を見つけることである。
本研究では,分類済みの引用コーパスの大規模なサンプルから始めて,発声スマート引用データセットの各クラスから200万の引用を行う。
各引用型の比較表を生成することにより,引用型を特徴付ける興味深い言語特徴を多数提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-16T12:52:27Z) - How are journals cited? characterizing journal citations by type of
citation [0.0]
本稿では,引用関数に基づく引用の統計的特徴付けに関する最初の結果を示す。
また,雑誌が受ける支持率と論争の比率を,品質の潜在的指標として特徴づける最初の結果も提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T14:15:50Z) - Context-Based Quotation Recommendation [60.93257124507105]
本稿では,新しい文脈対応引用レコメンデーションシステムを提案する。
これは、所定のソース文書から引用可能な段落とトークンの列挙リストを生成する。
音声テキストと関連するニュース記事の収集実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-17T17:49:53Z) - The Demise of Single-Authored Publications in Computer Science: A
Citation Network Analysis [0.0]
私は1940年から2019年までのコンピュータサイエンス文学における単行本の役割を研究するためにDBLPデータベースを分析した。
著者の人口比率、引用統計、一冊の出版物のスコアを計算して、人口統計と受容率について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-02T07:47:44Z)
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。