AutoLab-SAI-SJTU/Paper2Rebuttal

解決する課題

RebuttalAgentは、学術研究者が査読付き論文の反論を作成するという、ストレスが多く複雑なプロセスを処理するのを支援します。査読コメントの分析と裏付けとなる証拠の検索を自動化し、批判への対処や正式な回答の作成に必要な手作業を軽減します。

仕組み

このシステムは、論文のPDFと査読コメントを複数の専門的なステージを通じて処理するマルチエージェント・パイプラインを採用しています：

1. 解析と抽出: Doclingを使用してPDFをテキストに変換し、査読コメントから特定の課題を抽出し、優先順位を割り当てます。
2. 証拠収集: arXivを自動的に検索して、著者の主張を裏付ける関連文献を見つけます。
3. 戦略策定: エージェントがデータに基づいた反論戦略とToDoリストを生成し、その後、レビューと洗練が行われます。
4. Human-in-the-Loop: 著者は自然言語によるフィードバックを提供し、最終的な下書きが書かれる前に戦略を反復的に改善できます。
5. 最終的な執筆: 専任の執筆エージェントとレビューエージェントが、洗練された会議提出用の反論書を作成します。

対象者

会議（ACLなど）に論文を投稿しており、査読者のフィードバックに回答するための構造化されたAI支援の手法を必要としている学術研究者および学生。

ハイライト

• マルチエージェント・ワークフロー: エンコーディング、検索、戦略生成、および推敲のために、一連の専門エージェントを使用します。
• 自動文献検索: arXivと連携して、裏付けとなる論文を自動的に見つけます。
• インタラクティブな洗練: フィードバックループを通じて著者がAIを導き、戦略の正確性を確保できます。
• PDF統合: Doclingを介して複雑な学術PDFを解析するための組み込みサポートを提供します。