論文の概要: PaperMentor: A Human-Centered Multi-Agent Writing Tutor for AI Research Papers on Overleaf

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08857v1
• Date: Sun, 07 Jun 2026 22:17:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.489938
• Title: PaperMentor: A Human-Centered Multi-Agent Writing Tutor for AI Research Papers on Overleaf
• Title（参考訳）: PaperMentor: オーバーリーフに関するAI研究論文のための、人間中心のマルチエージェントライティングチュートリアル
• Authors: Jiarui Liu, Terry Jingchen Zhang, Ryan Faulkner, X. Angelo Huang, Vilém Zouhar, Dominik Glandorf, Isabel Dahlgren, Van Q. Truong, Rishit Dagli, Yuen Chen, Felix Leeb, Punya Syon Pandey, Yves Bicker, Suvajit Majumder, Wenyuan Jiang, Zeju Qiu, Sankalan Pal Chowdhury, Bernhard Schölkopf, Mona Diab, Zhijing Jin,
• Abstract要約: We present PaperMentor, a human-centered writing assistant system that delivers actionable suggestions as Overleaf-native inline comments。 PaperMentorは、既存の研究者の執筆アドバイスから慎重にキュレートされた専門的なスキルライブラリを、論文執筆のさまざまな側面をカバーする12の専門エージェントに統合する。 ユーザ調査では、生成したコメントの90.6%が実行可能であり、67.5%が有効であると評価され、GPT-5.2のベースラインをスキルライブラリを使用せずに大幅に上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.79108552674703
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Expert writing feedback from experienced researchers is critical for early-career scholars to improve their manuscripts, yet high-quality feedback often remains scarce because reviewing research papers is labor-intensive. Emerging AI-powered writing assistants largely focus on grammar fixes or simulating peer review with final scores, yet they fall short of providing concrete, actionable suggestions that help students improve their papers during drafting. We present PaperMentor, a human-centered writing assistant system that delivers actionable suggestions as Overleaf-native inline comments while leaving the actual writing entirely to human authors. PaperMentor integrates an expert skill library carefully curated from established researchers' writing advice with 12 specialized agents covering different aspects of paper writing, such as formatting compliance, phrasing accuracy, and terminology consistency. In a user study (n=14), 90.6% of the generated comments were rated actionable and 67.5% were rated valid, significantly outperforming a GPT-5.2 baseline uswithout the skill library. We release PaperMentor as open source for public use. Our code is publicly available under the AGPL-3.0 license at https://github.com/jiarui-liu/overleaf
• Abstract（参考訳）: 経験豊富な研究者からのフィードバックを書くことは、初期の研究者にとって原稿を改善することが不可欠であるが、研究論文のレビューは労働集約的であるため、高品質なフィードバックは少ない。 AIを利用した筆記アシスタントは、主に文法修正や最終スコアによるピアレビューのシミュレーションに重点を置いているが、学生が起草中に論文を改善するための具体的で実用的な提案は提供していない。 本稿では,人間中心の筆記支援システムであるPaperMentorについて紹介する。 PaperMentorは、確立した研究者の執筆アドバイスから慎重にキュレートされたエキスパートスキルライブラリを、フォーマットのコンプライアンス、フレーズの正確性、用語の整合性など、ペーパーライティングのさまざまな側面をカバーする12の専門エージェントと統合する。 ユーザ調査(n=14)では、生成したコメントの90.6%が実行可能であり、67.5%が有効であると評価され、GPT-5.2ベースラインをスキルライブラリを使用せずに大幅に上回った。 PaperMentorをオープンソースとして公開しています。 私たちのコードは、https://github.com/jiarui-liu/overleafでAGPL-3.0ライセンスの下で公開されています。

関連論文リスト

• When AI reviews science: Can we trust the referee? [73.47745294608072]
  私たちは、トレーニングとデータ検索、デスクレビュー、深いレビュー、反論、システムレベルといった、レビューライフサイクル全体のアタックをマップします。 評価スコアに高名度フレーミング, 断定力, 反抗薬効, 文脈中毒の因果効果を分離するために, 2つの高度なLCMベースの審判を用いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-26T08:03:32Z)
• APRES: An Agentic Paper Revision and Evaluation System [44.44345338738518]
  科学者が自身の仕事を伝え、コミュニティからフィードバックを受け取るための第一の方法は、ピアレビューである。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用した新しいAPRES手法を提案する。 提案手法は,将来的な引用数を高い精度で予測できるルーリックを発見し,APRESと統合して論文を改訂し,その品質と影響を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T16:29:13Z)
• Exposía: Academic Writing Assessment of Exposés and Peer Feedback [56.428320613219306]
  高等教育における文章とフィードバックアセスメントを結びつける最初の公開データセットであるExposaを提示する。 我々はExposaを使って,(1)提案の自動スコアリング,(2)学生レビューの2つのタスクに対して,最先端のオープンソース大言語モデル(LLM)をベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-10T11:33:26Z)
• SEAGraph: Unveiling the Whole Story of Paper Review Comments [23.254167273244416]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T16:24:36Z)
• Automated Focused Feedback Generation for Scientific Writing Assistance [6.559560602099439]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T20:56:41Z)
• A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [51.26815896167173]
  本稿では,3つの相補的な側面からPAMIレビューを総合的に分析する。 我々の分析は、現在のレビューの実践において、独特の組織パターンと永続的なギャップを明らかにします。 最後に、最先端のAI生成レビューの評価は、コヒーレンスと組織の進歩を奨励していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:28:50Z)
• PaperCard for Reporting Machine Assistance in Academic Writing [48.33722012818687]
  2022年11月にOpenAIが発表した質問応答システムChatGPTは,学術論文作成に活用可能な,さまざまな機能を実証した。 これは学術における著者概念に関する批判的な疑問を提起する。 我々は、人間の著者が記述プロセスにおけるAIの使用を透過的に宣言するための文書である"PaperCard"というフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T14:28:04Z)

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。