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本研究提出Re^2数据集，旨在解决同行评审数据集的多样性不足和质量低下的问题。该数据集包含大量初始提交、评审评论和反驳内容，支持静态评审和动态交互，帮助作者完善手稿，减轻审核压力。

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本研究提出了一种新方法，通过图神经网络将社交媒体对话建模为图结构，以提升滥用语言检测的F1得分，强调了对话上下文的结构化重要性。

本研究提出了一种新的离散选择模型，以量化情感极化，分析COVID-19相关的在线讨论，揭示了对口罩和封锁态度的情感分化，旨在促进数字空间中的建设性对话。

本研究分析了在线新闻平台评论展示对讨论质量的影响。结果表明，评论展示对讨论质量的影响有限，但能增加讨论活动，可能提升用户参与度。

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