論文の概要: On the Role of Context for Discourse Relation Classification in Scientific Writing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26354v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 11:05:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.77203
• Title: On the Role of Context for Discourse Relation Classification in Scientific Writing
• Title（参考訳）: 学術著作における談話関係分類における文脈の役割について
• Authors: Stephen Wan, Wei Liu, Michael Strube,
• Abstract要約: 私たちは、AIが生成した科学的主張を支持する証拠を見つけるために、談話レベルの情報を使うことに興味があります。 この目的に向けての最初のステップは、科学的執筆における談話構造を推定する作業を検討することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.147545869756867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increasing use of generative Artificial Intelligence (AI) methods to support science workflows, we are interested in the use of discourse-level information to find supporting evidence for AI generated scientific claims. A first step towards this objective is to examine the task of inferring discourse structure in scientific writing. In this work, we present a preliminary investigation of pretrained language model (PLM) and Large Language Model (LLM) approaches for Discourse Relation Classification (DRC), focusing on scientific publications, an under-studied genre for this task. We examine how context can help with the DRC task, with our experiments showing that context, as defined by discourse structure, is generally helpful. We also present an analysis of which scientific discourse relation types might benefit most from context.
• Abstract（参考訳）: 科学ワークフローをサポートするための生成人工知能(AI)メソッドの利用の増加に伴い、私たちは、AIが生成した科学的な主張を裏付ける証拠を見つけるために、談話レベルの情報を使用することに興味を持っている。 この目的に向けての最初のステップは、科学的執筆における談話構造を推定する作業を検討することである。 本研究では,この課題に対する未研究のジャンルである学術論文を中心に,事前学習型言語モデル (PLM) と大規模言語モデル (LLM) による言論関係分類 (DRC) のアプローチを予備検討する。 我々は,DRCタスクにおいてコンテキストがどのように役立つかを検討するとともに,談話構造によって定義されたコンテキストが一般的に有用であることを示す実験を行った。 また,科学的談話関係型が文脈から最も恩恵を受ける可能性のある分析結果も提示する。

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