論文の概要: Automated Focused Feedback Generation for Scientific Writing Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20477v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 16:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 10:40:04.658055
• Title: Automated Focused Feedback Generation for Scientific Writing Assistance
• Title（参考訳）: 科学書記支援のための集中フィードバック自動生成
• Authors: Eric Chamoun, Michael Schlichktrull, Andreas Vlachos,
• Abstract要約: SWIF$2$T:Scientific WrIting Focused Feedback Tool。 特定の、実行可能な、一貫性のあるコメントを生成し、科学論文の弱点を特定したり、修正案を提案するように設計されている。 科学的論文の弱点を引用し,300件の査読データセットを収集し,人的評価を行う。 その結果, SWIF$2$Tのフィードバックは, 他のアプローチと比較して, 特異性, 読みやすさ, 全体的な有用性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.559560602099439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific writing is a challenging task, particularly for novice researchers who often rely on feedback from experienced peers. Recent work has primarily focused on improving surface form and style rather than manuscript content. In this paper, we propose a novel task: automated focused feedback generation for scientific writing assistance. We present SWIF$^{2}$T: a Scientific WrIting Focused Feedback Tool. It is designed to generate specific, actionable and coherent comments, which identify weaknesses in a scientific paper and/or propose revisions to it. Our approach consists of four components - planner, investigator, reviewer and controller - leveraging multiple Large Language Models (LLMs) to implement them. We compile a dataset of 300 peer reviews citing weaknesses in scientific papers and conduct human evaluation. The results demonstrate the superiority in specificity, reading comprehension, and overall helpfulness of SWIF$^{2}$T's feedback compared to other approaches. In our analysis, we also identified cases where automatically generated reviews were judged better than human ones, suggesting opportunities for integration of AI-generated feedback in scientific writing.
• Abstract（参考訳）: 科学的な文章を書くことは、特に経験豊富な仲間からのフィードバックに頼っている初心者研究者にとって難しい課題だ。 最近の研究は主に、原稿の内容よりも表面の形状やスタイルの改善に重点を置いている。 本稿では,科学的執筆支援のための自動集中型フィードバック生成という,新しい課題を提案する。 SWIF$^{2}$T: A Scientific WrIting Focused Feedback Toolを提案する。 特定の、実行可能な、一貫性のあるコメントを生成し、科学論文の弱点を特定したり、修正案を提案するように設計されている。 我々のアプローチは、プランナー、調査員、レビュアー、コントローラの4つのコンポーネントで構成され、それらを実装するために複数のLarge Language Models (LLM)を活用する。 科学的論文の弱点を引用し,300件の査読データセットを収集し,人的評価を行う。 その結果,SWIF$^{2}$Tのフィードバックは,他のアプローチと比較して,特異性,読みやすさ,総合的な有用性を示した。 分析では、自動生成されたレビューが人間のレビューより優れていると判断された事例も同定し、科学的な文章にAIによるフィードバックを統合する機会を示唆した。

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