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PeerArg：基于大型语言模型的论证性同行评审
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
科学文章数量激增，质量控制变得重要。传统同行评审耗时且易出错，自然语言处理（NLP）有潜力改进这一过程。本文探讨了AI会议审稿中NLP的应用，分析了数据获取和伦理等挑战，并创建了数据集仓库。呼吁科学界和政策制定者合作，推动NLP在科学质量控制中的应用。
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关键要点
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科学文章数量快速增长，质量控制对科学家和大众利益至关重要。
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传统同行评审困难、耗时且容易出错，自然语言处理（NLP）有潜力改进这一过程。
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论文讨论了同行评审的一般过程，以AI会议的审稿为例，阐述了从文稿提交到定稿的每个步骤。
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提出了NLP同行评审面临的数据获取、运营和实验、伦理问题等大型挑战。
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创建了一个聚合与同行评审相关的主要数据集的伴侣仓库。
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呼吁科学界、NLP和AI研究人员、政策制定者和资助机构共同努力推动NLP同行评审的研究。
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