玩转ChatGPT：回答审稿人问题

一、写在前面

前段时间一篇时间序列预测的文章返修，还挺幸运的，给了个小修。

不过问题也问得有点刁钻，应该是个行家。

想到手头有小Chat，打算使用TA来辅助我回答审稿人问题。

以下展示仅仅提供一个工作流和思路，具体信息和细节我省略了，望大家理解。

二、开始对线

（1）GPT提供Response to Reviewers的模板

咒语：请帮我写一个回复SCI杂志的Response to Reviewers的信件模板。

GPT回复：

Subject: Response to Reviewer Comments for Manuscript [Your Manuscript Number]

Dear Editor [Editor's Name],

I hope this message finds you well. I am writing in response to the comments and suggestions provided by the reviewers for our manuscript entitled "[Title of Your Paper]," submitted to [Journal Name].

We greatly appreciate the time and effort the reviewers spent to evaluate our manuscript. We found their comments to be constructive and insightful, which significantly contributed to the improvement of our manuscript. We have carefully addressed each point and made necessary changes to the manuscript accordingly. Please find our detailed responses to each comment below.

Reviewer 1:

Comment 1:

[Reviewer's Comment]

Response 1:

[Your detailed response to the comment, explaining the changes you have made, if any, or justifying the original approach if you disagree with the comment.]

Reviewer 2:

Comment 1:

[Reviewer's Comment]

Response 1:

[Your detailed response to the comment.]

[Continue to list and respond to each comment from each reviewer. Be respectful and positive throughout, focusing on the science.]

We believe that the changes made in response to the reviewers' comments have significantly improved our manuscript, and we are confident that it is now suitable for publication in [Journal Name]. Please do not hesitate to contact us should there be any additional comments or suggestions, or if you require further clarification on the changes we have made.

Thank you very much for considering our responses, and we look forward to your positive reply.

Best regards,

[Your Name]

[Your Affiliation]

[Your Email Address]

[Your Contact Number]

可以看到，GPT给了一个不错的框架，我们只需要把中间的问答部分填进去即可。

（2）GPT提供问题的主要内容

咒语：请帮我归纳审稿人{问题}，问题如下：{XXX}。

GPT回复：

根据审稿人1的评论，主要问题可以归纳为以下几点：

-实际应用不明确：审稿人认可作者们使用广泛的方法来模拟XX的发病率，但他们难以理解这项工作如何指导未来的方法。

-模型选择的混淆：审稿人提出，不同的模型对不同的数据集表现得更好，这引发了一个问题：如果出现新的疫情爆发，应该应用哪种模型？

-需要阐明模型选择的基准：审稿人询问，是否存在一些数据集的特性，使得可以预先预测哪种模型将是最好的方法。审稿人也希望了解在XX和XX的疫情爆发或案例报告中，ARIMA(2,2,3)模型为何在这些数据集上表现得更好。

-对模型拟合的更深层次理解：审稿人认为，回顾性地将不同的模型拟合到数据中具有一定的兴趣，但是，如果能知道为什么有些模型比其他模型更好地拟合数据，将大大提高这篇论文的价值。

可以看到，GPT比较准确地概括了审稿人的问题。该审稿人的意见是一大段，融合了自己的理解、评述和问题，所以很容易误解或者错过关键点，后果就是：不能正面回答到审稿人真正想了解的东西。本人也做过审稿人，这确实是一个扣分项。

（3）GPT提供问题的解决思路

咒语：请帮我提供回答审稿人{问题}的思路，问题如下：{XXX}；文章的摘要如下：{XXX}

GPT回复：

审稿人的问题主要集中在模型选择的依据和模型在未来实际应用的价值上。以下是对审稿人问题回答的一些思路：

-对于如何指导未来的方法：你可以解释你的研究旨在开发出一个预测工具，这个工具可以根据地区的特征来选择最合适的模型。虽然不同的模型在不同的数据集上表现更好，但是你的研究提供了一个工具，可以根据不同的数据集选择最佳的模型。而这就是你的研究对未来应用的贡献。

-对于在新的疫情爆发时，应该应用哪种模型：你可以解释，哪种模型应用最好，实际上取决于当地疫情的特征，而这需要进行实地的研究和观察。你的研究并不能预先确定在任何情况下哪种模型最好，而是提供了一个根据数据特性选择模型的方法。

-对于是否有特性可以预先预测哪个模型会更好：你可以提到你们的研究并没有找到明确的特性来预测哪种模型更好，但你们确实发现了一些模型对特定数据集有更好的适应性。例如，ARIMA模型在XX和XX的数据集上的表现较好，可能是因为这些国家的疫情报告制度和疫情的特性与该模型的特性更吻合。

-对于为什么有些模型比其他模型更好地拟合数据：你可以解释，这可能与模型的结构和假设有关，以及模型如何处理数据的变化性、趋势和周期性等。例如，ARIMA模型在处理有强烈季节性和趋势变化的时间序列数据上，往往比其他模型表现得更好。

GPT提供的思路还是挺清晰的，当然也有局限性，毕竟TA只读了摘要，具体的细节还需要我们自己添加进去才行。

（4）让GPT评估是否回答得全面

我们根据GPT提供解决思路修改和完善，形成回答，然后再输入给GPT，评估是否回答的全面了。

咒语：针对审稿人的{问题}，我们的《回答》是否合理和全面。

问题如下：{XXX}；

回答如下：《XXX》。

GPT回复：

针对审稿人的问题，你们的回答确实提供了一个全面而详细的解答。以下是我对你们回答的一些评估：

-对于如何指导未来的方法：你们解释了模型的选择取决于疾病和区域的特性，对于未来应用，模型需要根据实时数据进行更新和迭代。这是一个很好的观点，帮助审稿人理解了你们的工作如何对未来的公共卫生策略提供指导。

-对于在新的疫情爆发时，应该应用哪种模型：你们明确表明，预测模型的效果需要根据现有的疫情数据进行预筛选，并根据实时数据进行更新，这为如何在实践中选择模型提供了一个清晰的答案。

-对于为什么有些模型比其他模型更好地拟合数据：你们详细解释了不同模型的特性以及为何ARIMA和指数平滑模型能更好地拟合XX数据。这也满足了审稿人想要了解的为什么有些模型比其他模型更好地拟合数据的问题。

总的来说，你们的回答为审稿人提出的问题提供了详细而全面的回答，并且在讨论部分提供了相应的文献引证，这应该能满足审稿人的需求。