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还在为写论文想不出好点子而发愁吗？不用愁了！伦斯勒理工学院、华盛顿大学等的研究人员最新开发的paperrobot，提供从产生idea、写摘要、写结论到写“未来研究”的一站式服务！甚至它还能为你写出下一篇论文的题目，从此论文无忧。这不是王清昀同学第一次研究ai写论文，早在2017年他的“论文摘要生成”研究也曾引起热议。王清昀同学中学在杭州第二中学就读，从小就是“发明小达人”，取得专利的发明就有2个。5.07870.pdfpaperrobot是怎样自动写论文的呢？简单来说，它从以前的论文中提取背景知识图谱，产生新的科学思想，最后写出论文的关键要素。它的工作流程包括：
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论文查重63重复率咋办
(1)对目标领域的大量人类撰写的论文进行深入的理解，并构建全面的背景知识图(knowledgegraphs,kgs)； (2)通过结合从图注意力(graphattention)和上下文文本注意力(contextualtextattention)，从背景知识库kg中预测链接，从而产生新想法； (3)基于memory-attention网络，逐步写出一篇新论文的一些关键要素：从输入标题和预测的相关实体，生成一篇摘要；从摘要生成结论和未来工作；最后从未来工作生成下一篇论文的标题。研究者对这个ai论文生产机进行了图灵测试：paperrobot生成生物医学领域论文的摘要、结论和未来工作部分，同时展示人类写作的同领域论文，要求一名生物医学领域的专家进行比较。结果显示，分别就摘要、结论和未来工作部分而言，在30%、24%和12%的情况下人类专家认为ai生成的比人类写作的更好。至于这批ai研究人员为什么选择生物医学领域来做实验，原因很简单：生物医学论文很多，非常多！他们尝试了用自己领域(nlp)来做实验，结果并不理想(nlp的论文语料还不够多)。接下来，新智元对这篇论文进行了译介：简单3步，图网络+注意力机制，ai写论文甚至比人类好我们的目标是打造一个论文机器人paperrobot，来加速科学发现和生产，它的主要任务如下。论文太多了。科学家们很难跟上井喷式的论文增长速度。例如，在生物医学领域，平均每年有超过50万篇论文被发表，仅2016年就有超过120万篇新论文发表，总论文数超过2600万篇(van noorden,2014)。在本研究中，我们采用的是大量已发表的生物医学论文，提取实体及其关系来构建背景知识图。我们应用了wei等人(2013)中提出的实体和关系提取系统，提取了3类实体(疾病，化学和基因)。然后，我们进一步将所有实体链接到ctd(比较遗传毒理学数据库)，提取出133个子类型的关系，如标记/机制、治疗和提高表达。图3是一个示例。
论文查重操作部分重复率高
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