論文の概要: AMOR: Ambiguous Authorship Order
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00994v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 08:44:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 22:56:51.589924
- Title: AMOR: Ambiguous Authorship Order
- Title（参考訳）: AMOR:曖昧な著者命令
- Authors: Maximilian Weiherer, Andreea Dogaru, Shreya Kapoor, Hannah Schieber, Bernhard Egger,
- Abstract要約: AMORは、共著者や共著者のような愚かな構成を、シンプルで簡単な確率的アプローチで置き換えるシステムである。
また,AOPの他に,AOPによる読み出し問題 (AAOCP) の解決も行なっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.455703192001055
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: As we all know, writing scientific papers together with our beloved colleagues is a truly remarkable experience (partially): endless discussions about the same useless paragraph over and over again, followed by long days and long nights -- both at the same time. What a wonderful ride it is! What a beautiful life we have. But wait, there's one tiny little problem that utterly shatters the peace, turning even renowned scientists into bloodthirsty monsters: author order. The reason is that, contrary to widespread opinion, it's not the font size that matters, but the way things are ordered. Of course, this is a fairly well-known fact among scientists all across the planet (and beyond) and explains clearly why we regularly have to read about yet another escalated paper submission in local police reports. In this paper, we take an important step backwards to tackle this issue by solving the so-called author ordering problem (AOP) once and for all. Specifically, we propose AMOR, a system that replaces silly constructs like co-first or co-middle authorship with a simple yet easy probabilistic approach based on random shuffling of the author list at viewing time. In addition to AOP, we also solve the ambiguous author ordering citation problem} (AAOCP) on the fly. Stop author violence, be human.
- Abstract（参考訳）: 誰もが知っているように、私たちの愛する同僚と一緒に科学論文を書くことは、真に驚くべき経験だ(一部は)。
なんて素晴らしい乗り物なのだろう。
なんて美しい人生なのだろう。
でも、ある小さな問題が平和を揺さぶり、有名な科学者さえもが血を流す怪物へと変貌させてしまうのです。
というのも、広範に意見が分かれているのとは対照的に、フォントのサイズは重要ではなく、注文の仕方です。
もちろん、これは地球上の科学者の間ではよく知られた事実であり、地元警察の報告書では、なぜ我々はいつも別の論文を読まなければならないのかを明確に説明している。
本稿では,いわゆるオーサリング・オーダリング・問題(AOP)を解くことで,この問題に対処する上で重要な一歩を踏み出す。
具体的には,著者リストのランダムなシャッフルに基づく単純な確率的アプローチで,共著者や共著者のような愚かな構成を置き換えるシステムAMORを提案する。
また、AOPに加えて、未解明な著者の引用問題(AAOCP)も解決する。
作家の暴力をやめて、人間になる。
関連論文リスト
- Measuring Psychological Depth in Language Models [50.48914935872879]
本稿では,文学理論に根ざした新たな枠組みである心理的深度尺度(PDS)を紹介する。
PDS(0.72 クリッペンドルフのα)に基づいて人間が一貫して物語を評価できることを示し、我々の枠組みを実証的に検証する。
驚いたことに、GPT-4のストーリーはRedditから入手した高評価の人文記事と統計的に区別できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T14:51:54Z) - A Ship of Theseus: Curious Cases of Paraphrasing in LLM-Generated Texts [11.430810978707173]
私たちの研究は、興味深い疑問を浮き彫りにしている: テキストは、多くのパラフレーズを実行したときに、オリジナルの著者を保っているか?
計算手法を用いることで,テキスト分類モデルにおける性能低下が,各パラフレーズが原作者のスタイルから逸脱する程度と密接に関連していることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T18:40:42Z) - MoCa: Measuring Human-Language Model Alignment on Causal and Moral
Judgment Tasks [49.60689355674541]
認知科学の豊富な文献は人々の因果関係と道徳的直観を研究してきた。
この研究は、人々の判断に体系的に影響を及ぼす多くの要因を明らかにした。
大規模言語モデル(LLM)が、人間の参加者と一致するテキストベースのシナリオについて因果的、道徳的な判断を下すかどうかを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T15:57:32Z) - From Zero to Hero: Convincing with Extremely Complicated Math [4.611145732184468]
ゼロ2ヒーローはあらゆる研究論文を 科学の傑作に変えます
我々のシステムは自動的に全ての方程式を複雑化する。
コードはGitHubにリークされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-01T22:09:35Z) - Uncovering Challenges of Solving the Continuous Gromov-Wasserstein Problem [63.99794069984492]
グロモフ=ワッサーシュタイン最適輸送(Gromov-Wasserstein Optimal Transport, GWOT)問題は、MLコミュニティの特別な関心を集めている。
既存の連続GWOTアプローチをさまざまなシナリオでクラッシュテストし、結果を注意深く記録し分析し、問題を特定します。
本稿では,離散的手法に依存しない新たな連続GWOT法を提案し,競合の問題を部分的に解決する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-10T15:21:12Z) - Transformers Go for the LOLs: Generating (Humourous) Titles from
Scientific Abstracts End-to-End [26.53850343633923]
我々は,最新のトランスフォーマーモデル7つを探索し,終端から終端までの抽象タイトル生成問題を考察する。
また、ユーモラスな紙のタイトルを生成することの難しさについても検討する。
後者では,NLP/MLドメインの科学論文を対象とした,最初の大規模ユーモア注釈データセットをコンパイルする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T18:37:11Z) - Semantic Novelty Detection and Characterization in Factual Text
Involving Named Entities [70.11383563089201]
既存のトピックベースのノベルティ検出手法は、この問題に対してうまく機能しない。
本稿では,この問題を解決する効果的なモデル(PAT-SND)を提案する。
PAT-SNDは10基線よりも大きなマージンで優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-31T16:11:01Z) - Combating Collusion Rings is Hard but Possible [20.98044468339695]
本稿では,次の種類の共謀リングを使わずにレビュー課題を見つけることを目的とした,サイクルフリーレビュー問題の導入と解析を行う。
このサイクルのすべての論文は、それぞれの科学的メリットから独立して受け入れられる確率が高い。
いくつかの現実的な設定では、小さな長さのレビューサイクルのない割り当ては常に存在することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-14T18:40:10Z) - Tortured phrases: A dubious writing style emerging in science. Evidence
of critical issues affecting established journals [69.76097138157816]
確率的テキストジェネレータは10年以上にわたって偽の科学論文の作成に使われてきた。
複雑なAIを利用した生成技術は、人間のものと区別できないテキストを生成する。
一部のウェブサイトはテキストを無料で書き直し、拷問されたフレーズでいっぱいのgobbledegookを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-12T20:47:08Z) - Can We Automate Scientific Reviewing? [89.50052670307434]
我々は、最先端自然言語処理(NLP)モデルを用いて、科学論文の第一パスピアレビューを生成する可能性について論じる。
我々は、機械学習領域で論文のデータセットを収集し、各レビューでカバーされているさまざまなコンテンツに注釈を付け、レビューを生成するために論文を取り込み、ターゲットの要約モデルを訓練する。
総合的な実験結果から、システム生成レビューは、人間によるレビューよりも、論文の多くの側面に触れる傾向にあることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-30T07:16:53Z)
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。