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有沒有違反雙盲評審,這篇論文有沒有錄取資格?

DPVg_AI_era ? 來源:lq ? 2019-01-23 09:13 ? 次閱讀
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一篇“4, 4, 3”的論文竟被錄?。窟@屆ICLR評審又出怪事。作者回復(fù)理直氣壯,領(lǐng)域主席似乎一手遮天,三位評審據(jù)理力爭,還有匿名“偵探”調(diào)查貢獻(xiàn)……作者有沒有違反雙盲評審,更重要的是,這篇論文有沒有錄取資格?一起來看。

感謝ICLR,不僅為我們帶來前沿深度學(xué)習(xí)研究成果,更為我們帶來茶余飯后無盡的談資——你猜對了,又有一出關(guān)于論文錄取的好戲在OpenReiew.net上演。

說真的,劇荒的時候,請登錄OpenReiew.net.

事情是這樣的,一篇評分為“4,4,3”的論文 (按理說處于絕對被拒的范疇,滿分是10分),最終竟被AC一人之令決定錄取,圍觀群眾紛紛表示:

既如此,還要匿名評審干嘛?!

細(xì)看rebuttal更不得了,作者和評審你來我往,簡直不能更精彩:

(評審1讓作者補(bǔ)充引用兩篇現(xiàn)有論文,作者回復(fù)) 感謝評論,我們理解你的感受?!覀儠诙ǜ逯屑由线@兩條引用(不是評審1提到的那兩篇)。如果還剩有空間的話,我們會考慮加上你提到的那兩篇論文中的一篇。

(評審1指出作者關(guān)于某一計(jì)算的理解有誤,此前雙方已就這一點(diǎn)有好過幾輪爭辯,這一次評審1的回復(fù)類似“參考文獻(xiàn)[2]第69頁5.22節(jié)中的定理一可以證明這一點(diǎn)。有關(guān)該理論的證明可參見參考文獻(xiàn)[2]第98頁附錄C.3等等等等”,作者回復(fù))麻煩請用你自己的話說明究竟是為什么。

其他還有:

“感謝評論,但很不幸的是,三位評審員都沒有理解或者忽略了我們這項(xiàng)工作的重點(diǎn)。”

“感謝你的詳細(xì)評論,但我們完全無法接受?!?/p>

Sigh…

是該佩服論文作者有話直說呢,還是該感嘆他們有勇無謀?

一名吃瓜群眾表示,自己一篇“7, 7, 5”的論文都被拒了 (雖然沒什么好奇怪的),另一個人說,他還發(fā)現(xiàn)一篇“4,5,6”的論文也被錄取了。

不論如何,這屆ICLR真是叫人愈發(fā)看不懂了……

一篇評分“4, 4, 3”然而最終竟被錄取的論文

細(xì)說故事——哦,不,細(xì)說論文之前,我們先來看看這篇論文究竟寫了什么。

論文的題目是《使用幾何方法將目錄樹編碼到詞嵌入中》。

在這篇論文中,作者提出了一種新的方法,將樹狀結(jié)構(gòu)的category信息隱式編碼到詞嵌入中,從而得到所謂的“超維球狀表示” (super-dimensional ball representation),簡稱n-ball embedding。

該方法具有以下兩個標(biāo)準(zhǔn):

category之間的從屬關(guān)系應(yīng)隱式地表示為對應(yīng)的n-balls之間的包含關(guān)系;

對category關(guān)系的樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行精確編碼。也就是說,能量損失應(yīng)該為零。

作者在論文中寫道,該研究的貢獻(xiàn)如下:

提出了一種構(gòu)造/訓(xùn)練n-balls的新幾何方法,將樹狀結(jié)構(gòu)的范疇關(guān)系編碼為能量損失為零的n-balls之間的包含關(guān)系;

提出了一種新的相似度測量方法,既考慮了n-balls的位置,又考慮了n-balls的大小,與實(shí)驗(yàn)中的余弦相似度相比更加精確;

基于Glove創(chuàng)造了一個新的n-ball embedding基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,從WordNet 3.0中提取目錄樹,可免費(fèi)訪問。

論文還開放了源代碼和數(shù)據(jù)集:

https://github.com/gnodisnait/nball4tree.git

https://github.com/gnodisnait/bp94nball.git

到這里為止似乎沒什么問題。公開代碼和數(shù)據(jù)集原本是很好的舉動,但這也為后面的口水戰(zhàn)埋下了伏筆。

一場意想不到的rebuttal大戰(zhàn)上演了。

三位審稿人“堅(jiān)決拒絕”,領(lǐng)域主席說“可以錄取”

先來看三位評審員對論文的評價。

審稿人1

更新:注意!!! 此文包含與作者相關(guān)帳戶的Github和Google Drive鏈接(請參閱摘要)。我認(rèn)為這是投稿規(guī)則不允許的,不符合標(biāo)準(zhǔn)。為此,我在具體審稿意見中給出“自動拒絕”的意見。

------------------------------------------------

本文提出了一種方法,用于調(diào)整category對象(如單詞)的現(xiàn)有向量嵌入,將其轉(zhuǎn)換為遵循層次結(jié)構(gòu)的球嵌入。每個類別在高維空間中表示為歐幾里得標(biāo)準(zhǔn)球,其中心和半徑可以根據(jù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)。接下來,基于分層結(jié)構(gòu)給出對每對球的包含和排除約束。這些約束是通過算法強(qiáng)加上去的。實(shí)證研究部分包括觀察表示與層次結(jié)構(gòu)的一致性,并展示了一組單詞的最近臨域。

從積極的方面來說,本文解決了一個重要問題。具有一定可讀性和條理。在相關(guān)研究部分,可以增補(bǔ)一些代表性的研究,如本意見末的[3,4]。

該論文的主要關(guān)注點(diǎn)是文中提出方法的原創(chuàng)性。使用高維球?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼,并將包含和排除編碼作為對這些球的約束,從建模角度來看,這是一個簡潔有力的想法。然而,這個方法并不新,在本意見末尾列出的[1和2的第5章]中已經(jīng)構(gòu)建了這種方法。

另一個主要問題是關(guān)于嵌入質(zhì)量的評估。經(jīng)驗(yàn)評估不足以評估調(diào)整后嵌入的質(zhì)量。相反,定量評估更關(guān)心的是嵌入是否與給定的層級結(jié)構(gòu)相一致。特別是,文中并沒有足夠的定量證據(jù)表明,所提出的嵌入在語義捕捉或預(yù)測任務(wù)方面的有效性。

應(yīng)當(dāng)注意的是,一方面,在理論上是可以實(shí)現(xiàn)可行解決方案與層級的一致性的(參見例[1])。3.2節(jié)的第一段似乎表述不清或存在錯誤。文末的索引[2]中給出了基于梯度的問題解決方案的正確表述。

最后,本文使用算法,而非用于構(gòu)建嵌入的學(xué)習(xí)方法,使得該方法與ICLR會議的主題沒有直接關(guān)聯(lián)。

總之,綜上所述,我的意見是拒絕錄取。(本文在匿名化上做得很糟糕,更是應(yīng)予拒稿的有力證據(jù)。)

[1] Mirzazadeh, F., Ravanbakhsh S., DingN., Schuurmans D., "Embeddinginference for structured multilabel prediction", NIPS 2015.

[2] Mirzazadeh, F."Solving AssociationProblems with Convex Co-embedding", PhD thesis, 2017. (Chapter 5)

[3] Vilnis, Luke, and Andrew McCallum."Word representations via gaussian embedding.", ICLR 2015.

[4] Vendrov, I., Kiros, R., Fidler, S.,Urtasun, R. "Order-embeddings of images and language." ICLR 2016.

評分:4 還可以,但不夠好,拒絕

信心:5 審稿人絕對肯定以上評估是正確的,并且非常熟悉相關(guān)文獻(xiàn)

審稿人2

評審意見:本文著重于調(diào)整預(yù)訓(xùn)練詞嵌入,以便通過適當(dāng)?shù)膎-ball封裝來解決上位詞/下位詞關(guān)系。本文建議通過來自Wordnet等資源,為詞嵌入增補(bǔ)信息,并使用3種幾何變換來強(qiáng)制執(zhí)行該封裝。

這樣做的動機(jī)目前來看并不是很清楚,實(shí)驗(yàn)結(jié)果主要是定性的主觀表述,稱通過調(diào)整可以預(yù)測和保持上位詞關(guān)系。由于這項(xiàng)工作依賴于Wordnet的資源,詞匯的覆蓋范圍非常有限,作者在“實(shí)驗(yàn)3:方法2”一節(jié)中對結(jié)果進(jìn)行討論時,不得不從標(biāo)準(zhǔn)語義相似性數(shù)據(jù)集中刪去許多單詞,給文中提出的方法的有用性蒙上了一層陰影。目前尚不清楚這種方法的主要貢獻(xiàn)是什么。

除此之外,該論文難以閱讀,并且文中某些部分(特別是與圖3有關(guān)的部分)在將簡單概念進(jìn)行復(fù)雜化表述。

總的來說,我給出4分的評分,因?yàn)槲闹蟹椒ǖ倪m用范圍有限,因?yàn)樵摲椒ㄒ蕾囉赪ordnet,而且沒有足夠的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)證明這種方法的有用性。

評分:4 還可以,但不夠好,拒絕

信心:4 審稿人有信心,但并不能絕對肯定以上評估的正確性。

審稿人3

評審意見:本文提出了用于分類數(shù)據(jù)的N-ball嵌入。N-ball是一對質(zhì)心向量,距中心的半徑代表一個單詞。

主要評價:

本文的缺點(diǎn)是缺乏與其他重要研究的實(shí)驗(yàn)比較。

最近提出的Poincare嵌入和Lorentz模型,在hypernymy嵌入中表現(xiàn)出良好的預(yù)測性能。

實(shí)際上,WordNet的概念是在DAG中構(gòu)建的,最近對結(jié)構(gòu)嵌入的研究可以處理DAG數(shù)據(jù)。目前尚不清楚如何通過擴(kuò)展N-ball嵌入來處理DAT結(jié)構(gòu)。

沒有充分描述相關(guān)工作。

目前尚不清楚為什么N-ball嵌入適用于分層結(jié)構(gòu)。

評分:3 堅(jiān)決拒絕

信心:4 審稿人有信心,但并不能絕對肯定以上評估的正確性

看完上述三位評審人的評價,再來看領(lǐng)域主席的決定。

AC:

審稿意見:作者提供了一種有趣的方法,可以將分層信息注入現(xiàn)有的單詞向量中。這可能有助于處理需要知識庫信息和文本共現(xiàn)計(jì)數(shù)的各種任務(wù)。

盡管審稿人指出了本文的一些缺點(diǎn),但我認(rèn)為這可能只是沒有將符號信息/集/邏輯/KB與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來造成的問題,因此我建議會議接收本文。

信心:4 AC確信本文可以接收,但不完全確定。

意見:接收

對此你有什么看法?

新智元引用Reddit一位用戶的評價:

Area chair decided he/she knows better.

深度學(xué)習(xí)研究者中的一股清流,還是泥石流???

具體的rebuttal在文章開始已經(jīng)說過,這里就不一一描述了,總之絕對精彩,欲知詳情可點(diǎn)擊“閱讀原文”。

現(xiàn)在,由于錄取結(jié)果已定,論文的作者信息也已經(jīng)公開,如此“直言不諱”的一作,究竟是何方神圣?

Tiansi Dong,波恩大學(xué)

論文的第一作者Tiansi Dong博士是德國波恩大學(xué)Bonn-Aachen信息技術(shù)國際中心(B-IT)人工智能基礎(chǔ)研究小組的成員,主要研究領(lǐng)域包括人工智能、深度學(xué)習(xí)和知識圖譜。

Tiansi Dong博士是一位高產(chǎn)的作者,2018年以來已在ICLR、AAAI、EMNLP、COLING等AI、NLP的重要會議上發(fā)表5篇論文。

Tiansi Dong的最近論文

該論文的其他幾位作者Olaf Cremers、Chrisitan Bauckhage、Armin B. Cremers、Daniel Speicher和Joerg Zimmermann,是Tiansi Dong在波恩大學(xué)的同事,另外兩位作者Hailong Jin和Juanzi Li則來自清華大學(xué)。

雙盲評審意外盲點(diǎn):Github代碼庫貢獻(xiàn)用戶名“暴露”論文一作

當(dāng)然,關(guān)于這篇論文的評審和錄取結(jié)果已經(jīng)在Reddit引發(fā)了熱議。

除了“4, 4, 3”還能夠被錄取,Reddit上的爭論重點(diǎn)在于,論文作者公開代碼庫時,GitHub上傳貢獻(xiàn)者的用戶名“gnodisnait”,正是一作“Tiansi Dong”反過來寫的結(jié)果。

這算違背論文提交匿名機(jī)制了嗎?

Reddit用戶Visible_Layer評論說,

我覺得關(guān)鍵是作者給出了“非匿名”作者的代碼鏈接。把文章發(fā)到arxiv上沒問題,從文章里給出arxiv的鏈接就有問題了。

關(guān)鍵是,要確保“誠實(shí)”的審稿人通過論文及文中的鏈接資源無法獲知文章的作者。

Reddit用戶geraltofrivia783:

但是,從“誠實(shí)”的審稿人到“好奇”的審稿人之間,其實(shí)只隔了一個谷歌搜索而已。而審稿人是否使用谷歌搜索不應(yīng)該對其給出評分產(chǎn)生影響。

不要誤會,我完全支持雙盲審稿。事實(shí)上,我最近向NAACL提交了一份意見書,我發(fā)現(xiàn)他們關(guān)于匿名化政策就很好。

? 他們說,如果你要將提交在arXiv上的論文重新投稿,則該文章在arXiv上的提交日期必須在NAACL摘要截止日期至少前一個月。我認(rèn)為,這仍然留下了提交給NAACL論文和arXiv上論文作者存在差異的可能性。(ICLR可能也有類似的規(guī)定)

? 現(xiàn)在有很多匿名上傳代碼和數(shù)據(jù)的方法。這一點(diǎn)很有幫助,因?yàn)椴挥迷谀涿撐陌姹局刑砑?github/gdrive的鏈接了。

Visible_Layer:

所以說這篇文章才違反了匿名政策啊,畢竟有許多方法可以匿名上傳代碼和相關(guān)材料(幾乎不用費(fèi)什么事?。髡哌€是上傳到了自己的個人賬戶。

無論一項(xiàng)政策的“公平”程度如何,都是政策,而作者確實(shí)違反了政策。

說到這里,新智元相信你也已經(jīng)看累了,就讓我們用Reddit用戶DeusExML的評論收尾吧。

看上去這個審稿流程簡直就是人際溝通技能的一場災(zāi)難級展示!

一開始作者信誓旦旦地說Github資源庫是匿名的,結(jié)果就被人石錘了,原來這個“匿名”資源庫用的是作者自己的真名,之后作者是這么回復(fù)的:“你(匿名評論人)偵查工作的成果(指Github庫貢獻(xiàn)者用戶名)是幾個對本研究沒什么署名要求的人,可能是來自本校或合作院校的碩士生,主要是幫著收集數(shù)據(jù)?!?/p>

哈哈,你看露餡了吧。雖然你們干了活,但我們根本沒打算讓你們署名??!

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原文標(biāo)題:雙盲審稿形同虛設(shè),領(lǐng)域主席一手遮天?這屆ICLR炸鍋了

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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