PaperRobot论文写作 图网络+注意力机制，AI写论文甚至比人类好，本文介绍了一种论文机器人，其主要功能是：
(1)深入理解人类在目标领域撰写的大量论文，构建一个全面的背景知识地图；
(2)通过预测背景知识图中的链接，结合图形注意和上下文文本注意，产生新的想法；
(3)基于记忆注意网络，逐步编写一篇新论文的一些关键要素：从输入的标题和预测的相关实体生成论文摘要，从摘要生成结论和未来工作，最后从未来工作生成论文标题。图灵测试要求生物医学专家将系统输出与人类书写的语句进行比较，并展示纸机器人产生的摘要、结论、未来工作和新标题，比人类书写的多30%、24%和12%。
目前开发成形的产品是有的，笔者试用过一个，给大家截个图：
我们的目标是通过构建纸机器人来加速科学发现和生产，它可以解决以下三个主要任务：
阅读已有论文：PaperRobot自动阅读已有论文以构建背景知识地图(KG)，其中节点是实体/概念，边是这些实体之间的关系
创造新思想：科学发现可以被视为在知识图中创造新的节点或链接。一般来说，创建新的节点意味着通过一系列真实的实验发现新的实体(比如新的蛋白质)，这对纸机器人来说可能太难了。相反，使用背景贴图作为起点更容易创建新的边。
最近的工作(冀等，2015b)成功地从生物医学论文中发现了药物与疾病之间的强相关性，构建了基于加权共现的KG。我们提出了一种新的实体表示方法，它结合了KG结构和非结构化上下文文本进行链接预测。
写一篇关于新思想的新论文：Paperrobot采用一种新的记忆-注意网络结构，自动将输入的标题和预测的相关实体写入一篇新的论文摘要，然后根据摘要进一步写出结论和未来的工作，最后预测未来后续论文的新标题。
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