research significance

深度学习追踪多轮同行评审中的情感变化

研究人员开发了一种深度学习方法来分析多轮同行评审中的情感演变，这是一个先前未被充分探索的课题。通过对《Nature Communications》11,063篇论文的评审意见进行分段，并在手动标注的语料库上训练模型，他们识别出了方面级情感的趋势。LCF-BERT-CDM模型取得了82.65%的Macro-F1分数。研究结果表明，随着评审轮次的增加，积极情感上升，消极情感下降，而“实验”和“研究意义”等方面的与评审轮次数量的相关性更强。