论文实证数据模型查重结果显示，paperrobot生成的输出内容有时比人工编写的内容更受欢迎；而且大多数论文摘要只需要领域专家进行少量编辑，就可以变得信息丰富、条理清晰。小编：论文实证数据模型查重结果显示，生成的输出内容有时比人工编写的内容更受欢迎；而且大多数论文摘要只需要领域专家进行少量编辑，就可以变得信息丰富、条理清晰。让我们看看写
让我们看看ai写的摘要：background:snailisa multifunctionalproteinthat playsan importantrolein the pathogenesisofprostatecancer.however,it has beenshownto be associatedwith poorprognosis.the purposeof this study was to investigatethe effectofx on yeasturban migration.overall,the patternswereconsistentwith uniquenessand/or evolvingvascularmedicalcomplications.resultsshowedthat the bindingproteinplaysa significantrolein the regulationoftumorgrowthand progression.paperrobot的整体框架如图2所示。图2表1显示了从整个过程生成的示例。
表1：人类写的论文与ai系统写的论文的比较(粗体字表示与主题相关的实体；斜体表示人工编辑)(关于每个步骤的算法的详细介绍，请阅读原始论文。)实验过程及结果数据收集我们从pmc开放存取子集中收集了生物医学论文。
为人类书面论文引用一篇论文来构建新标题预测的groundtruth，我们假设论文a的标题是从论文b的“结论和未来工作”中生成的。我们从1,687,060篇论文中构建了背景知识图，其中包括30,483个实体和875,698个关系。
表2所示为详细数据统计。表2论文写作统计结果自动评估以前的相关研究表明，自动评估长文本生成是一项重大挑战。
在故事生成之后，我们使用meteor来量度文章主题与给定标题的相关性，并使用困惑度（perplexity）来进一步评估语言模型的质量。我们的模型的困惑度评分是基于在pubmed上的论文（500,000篇题材，50,000篇摘要，50,000个结论和未来工作）中学习的语言模型评出的，这些论文在我们的实验中没有用于训练或测试。
结果如表3所示。我们的框架优于以前的所有方法。
表3对诊断任务论文写作的自动评估结果图灵测试由生物医学专家（非母语人士）和非专家（母语人士）对模型进行图灵测试。测试中要求的参数。
24统计分析方法1)参考常用回归估计方法：对于已知参数为0.596，即在未知参数为1时，采用t检验进行预测。假设两变量之间存在负相关系数a(x)=(0,y)=0.05,说明参考无差别；若有差别，可以将原始值再重复一次按上述方法计算。
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