写作特征能告诉我们关于 AI 论文的什么？
计算与语言
2021-07-15 v1
摘要
随着会议投稿数量快速增长，自动、可信且高精度地评估学术论文质量的任务受到越来越多的关注。我们认为，研究这些投稿的可解释维度可带来可扩展的解决方案。我们提取了一组写作特征，并构建了一系列预测任务，以评估这些特征在预测 AI 相关论文的引用次数与发表情况方面的有用性。根据会议场所不同，写作特征能以高达 60-90 的 F1 分数预测会议与研讨会的区分，有时甚至优于基于内容的 tf-idf 特征与 RoBERTa。我们表明这些特征更多描述写作风格而非内容。为进一步理解结果，我们估计了最具指示性特征的因果影响。我们对写作特征的分析提供了一种大规模评估与改进学术文章写作的视角。
引用
@article{arxiv.2107.06310,
title = {What do writing features tell us about AI papers?},
author = {Zining Zhu and Bai Li and Yang Xu and Frank Rudzicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.06310},
year = {2021}
}
备注
15 pages, 4 figures