MLNLP-World/Paper-Rebuttal-Tips

해결하는 문제

논문이 리뷰어로부터 거절되거나 도전을 받았을 때, 반박문을 작성할 수 있는 시간은 매우 짧습니다. 많은 저자들이 방어적으로 대응하거나, 실행하지 못할 약속을 하거나, 구체적인 증거를 제시하지 못하는 실수를 범합니다. 이 프로젝트는 일반적인 리뷰 비판을 구체적이고 실행 가능한 시나리오로 정리하여 체계적인 대응 방법을 제공합니다. 존중, 증거, 명확성을 바탕으로 답변을 재구성하여 에어리어 체어와 리뷰어들이 귀하의 연구가 왜 채택될 가치가 있는지 이해하도록 돕습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 자주 접하게 되는 28가지 리뷰어 질문을 개별 'Tips'로 정리했습니다. 각 Tip은 일반적인 리뷰어의 불만, 잘못된 답변 예시, 권장 답변 전략, 핵심 요약의 네 부분으로 나뉩니다. 이 Tip들은 혁신/동기/이론/한계, 작성/명확화/커뮤니케이션, 실험/평가 증거의 세 가지 카테고리로 분류됩니다. 모든 Tip은 읽기 쉬운 확장형 이미지 (SVG)로 제공됩니다. 또한, 리포지토리에는 에이전트에 로드하여 사용할 수 있는 재사용 가능한 워크플로우인 paper-rebuttal-skill이 포함되어 있습니다. 이 스킬은 작업과 특정 리뷰어의 지적 사항에 따라 적절한 처리 경로를 자동으로 선택하여, 코멘트 분석, 기존 반박문 검토, 답변 초안 작성, 또는 실험 부족이나 증거 불충분과 같은 일반적인 문제를 해결하도록 돕습니다.

대상 독자

이 프로젝트는 최고 수준의 AI 및 대규모 모델 학회에 논문을 제출하고 리뷰 기간 동안 반박문을 작성해야 하는 연구자와 학생을 대상으로 합니다. 부정적인 피드백에 어떻게 대응해야 할지 확신이 없거나, 단순히 채택 확률을 높이고 싶다면 이 가이드가 실용적이고 현장에서 검증된 조언을 제공할 것입니다. 포함된 스킬은 반박문을 보다 자동화되거나 구조화된 방식으로 처리하고자 하는 분들에게 특히 유용합니다.

주요 특징

• 참신성 우려부터 재현성 문제까지 28가지 일반적인 리뷰어 시나리오를 다룹니다.
• 각 Tip에서 '잘못된 답변'과 '권장 답변'을 대조하여 차이점을 명확히 합니다.
• 분석, 검토, 초안 작성 작업을 수행할 수 있는 즉시 사용 가능한 paper-rebuttal-skill을 포함합니다.
• 보충 자료로 풍부한 중국어 및 영어 경험 공유 아티클, 영상, 도구를 큐레이션했습니다.