論文の概要: SEAGraph: Unveiling the Whole Story of Paper Review Comments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11939v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 16:24:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:32.308812
• Title: SEAGraph: Unveiling the Whole Story of Paper Review Comments
• Title（参考訳）: SEAGraph: 論文レビューの総まとめ
• Authors: Jianxiang Yu, Jiaqi Tan, Zichen Ding, Jiapeng Zhu, Jiahao Li, Yao Cheng, Qier Cui, Yunshi Lan, Xiang Li,
• Abstract要約: 従来のピアレビュープロセスでは、著者は曖昧または不十分な詳細なフィードバックを受け取ることが多い。 これにより、著者によるレビューコメントの理解を深める方法について、批判的な疑問が持ち上がる。 提案するSEAGraphは,レビューの意図を明らかにすることによって,レビューコメントを明確にするための新しいフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.39115060771725
• License:
• Abstract: Peer review, as a cornerstone of scientific research, ensures the integrity and quality of scholarly work by providing authors with objective feedback for refinement. However, in the traditional peer review process, authors often receive vague or insufficiently detailed feedback, which provides limited assistance and leads to a more time-consuming review cycle. If authors can identify some specific weaknesses in their paper, they can not only address the reviewer's concerns but also improve their work. This raises the critical question of how to enhance authors' comprehension of review comments. In this paper, we present SEAGraph, a novel framework developed to clarify review comments by uncovering the underlying intentions behind them. We construct two types of graphs for each paper: the semantic mind graph, which captures the author's thought process, and the hierarchical background graph, which delineates the research domains related to the paper. A retrieval method is then designed to extract relevant content from both graphs, facilitating coherent explanations for the review comments. Extensive experiments show that SEAGraph excels in review comment understanding tasks, offering significant benefits to authors.
• Abstract（参考訳）: ピアレビューは、科学的研究の基盤として、著者に洗練のための客観的なフィードバックを提供することによって、学術作品の完全性と品質を保証する。 しかし、従来のピアレビュープロセスでは、著者は曖昧な、あるいは不十分な詳細なフィードバックを受け取り、限られた支援を提供し、より時間を要するレビューサイクルにつながる。 著者が論文の中で特定の弱点を特定できれば、レビュー担当者の懸念に対処するだけでなく、作業を改善することもできる。 これにより、著者によるレビューコメントの理解を深める方法について、批判的な疑問が持ち上がる。 本稿では,その背景にある意図を明らかにすることによって,レビューコメントを明確にするための新しいフレームワークSEAGraphを提案する。 著者の思考過程を捉えた意味的マインドグラフと,論文に関連する研究領域を記述した階層的背景グラフの2種類のグラフを構築した。 検索方法は、両方のグラフから関連するコンテンツを抽出し、レビューコメントのコヒーレントな説明を容易にするように設計されている。 広範な実験により、SEAGraphはレビューコメント理解タスクに優れており、著者に多大な利益をもたらすことが示されている。

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