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论文写作机器人成为现实

研究人员使用图灵测试来检查PaperRobot创建的论文部分(摘要,结论和进一步研究的建议)。

结果表明,喜欢PaperRobot的读者的摘要比喜欢人类撰写的摘要的读者的摘要多30%,结论中24%的读者投票支持PaperRobot,而提案则占12%。研究。

我还能做什么?

PaperRobot的主要设计和开发具有自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)的最新进展。主要工作流程是从现有文章中提取知识,构建知识图谱,然后提出新想法并支持撰写文章。

快速阅读现有文档

PaperRobot可以快速阅读现有文章,深入了解在指定领域发表的大量文章,并构建知识库地图(KG)。

研究人员应用了实体提取系统和Wei等人在2013年提出的关系,他们导入了生物医学领域发表的文章,PaperRobot提取了三种类型。知识概念:疾病,化学和基因。然后,将各种知识概念与CTD(比较基因毒性数据库)相链接,以提取133个子关系,例如体征/机制,方法治疗和表达得到改善。

然后,PaperRobot构建以下知识库图。每个节点代表不同的知识概念,边缘代表这些实体之间的关系。

崭新的灵感

新的科学发现可以看作是在现有知识图表中创建新的节点或链接。创建新节点意味着要通过一系列实验室测试来探索新概念(例如新蛋白质),这对于PaperRobot来说非常困难。但是,有了知识库图(意味着现有知识的概念作为起点),仍然可以发现新的链接。

当前的研究表明,在640万份生物医学和化学论文中,有60%以上正在增长,这是建立新链接的工作。因此,paperrobot所做的通过背景知识图表(KG)中的新链接自动添加新想法和新假设的做法是有意义的,并且可以成为取得进展的重要起点。科学集。

在此,本文提出了一种新的实体表示方法,该方法将背景知识图和非结构化上下文文本相结合,以根据基础对链接和现有知识链接进行预测。背景知识可以创造新的想法。

由于钙和锌的文本信息和图形结构相似,因此PaperRobot预测可能与钙有关的两个新邻居:分子CD14和神经菌素2(神经菌素2),它们与表中的锌结合。知识地图背景。

机器人能写论文么

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