論文の概要: Re3: A Holistic Framework and Dataset for Modeling Collaborative Document Revision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00197v1
• Date: Fri, 31 May 2024 21:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 08:13:57.189452
• Title: Re3: A Holistic Framework and Dataset for Modeling Collaborative Document Revision
• Title（参考訳）: Re3: 協調的なドキュメントリビジョンをモデル化するための全体論的なフレームワークとデータセット
• Authors: Qian Ruan, Ilia Kuznetsov, Iryna Gurevych,
• Abstract要約: 共同文書リビジョンを共同で分析するためのフレームワークであるRe3を紹介する。 本稿では,Re3-Sciについて紹介する。Re3-Sciは,その行動と意図に応じて手動でラベル付けされた科学的論文の大規模なコーパスである。 我々は,新しいデータを用いて,学術領域における共同文書改訂に関する実証的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.12545440385489
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaborative review and revision of textual documents is the core of knowledge work and a promising target for empirical analysis and NLP assistance. Yet, a holistic framework that would allow modeling complex relationships between document revisions, reviews and author responses is lacking. To address this gap, we introduce Re3, a framework for joint analysis of collaborative document revision. We instantiate this framework in the scholarly domain, and present Re3-Sci, a large corpus of aligned scientific paper revisions manually labeled according to their action and intent, and supplemented with the respective peer reviews and human-written edit summaries. We use the new data to provide first empirical insights into collaborative document revision in the academic domain, and to assess the capabilities of state-of-the-art LLMs at automating edit analysis and facilitating text-based collaboration. We make our annotation environment and protocols, the resulting data and experimental code publicly available.
• Abstract（参考訳）: テキスト文書の協調的レビューと改訂は、知識研究の核心であり、実証分析とNLP支援のための有望な目標である。 しかし、ドキュメントのリビジョン、レビュー、著者の反応の間の複雑な関係をモデル化できる包括的なフレームワークは欠如している。 このギャップに対処するために、共同文書リビジョンの協調分析のためのフレームワークであるRe3を紹介する。 我々は、この枠組みを学術領域でインスタンス化し、現在Re3-Sciは、その行動と意図に応じて手動でラベル付けされた科学論文の大規模なコーパスであり、それぞれのピアレビューと人間による編集要約を補足している。 本研究は,学術領域における共同文書改訂に関する実証的な知見を初めて提供し,編集分析の自動化とテキストベースのコラボレーションの促進における最先端のLCMの能力を評価する。 アノテーション環境とプロトコル、結果のデータ、実験的なコードを公開しています。

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