論文の概要: Chain-of-Factors Paper-Reviewer Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14483v2
- Date: Wed, 14 Aug 2024 07:42:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 18:36:49.379496
- Title: Chain-of-Factors Paper-Reviewer Matching
- Title(参考訳): Chain-of-Factors Paper-Reviewer Matching
- Authors: Yu Zhang, Yanzhen Shen, SeongKu Kang, Xiusi Chen, Bowen Jin, Jiawei Han,
- Abstract要約: 本稿では,意味的・話題的・引用的要因を協調的に考慮した,論文レビューアマッチングのための統一モデルを提案する。
提案したChain-of-Factorsモデルの有効性を,最先端のペーパー-リビューアマッチング手法と科学的事前学習言語モデルと比較した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.86512592730291
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid increase in paper submissions to academic conferences, the need for automated and accurate paper-reviewer matching is more critical than ever. Previous efforts in this area have considered various factors to assess the relevance of a reviewer's expertise to a paper, such as the semantic similarity, shared topics, and citation connections between the paper and the reviewer's previous works. However, most of these studies focus on only one factor, resulting in an incomplete evaluation of the paper-reviewer relevance. To address this issue, we propose a unified model for paper-reviewer matching that jointly considers semantic, topic, and citation factors. To be specific, during training, we instruction-tune a contextualized language model shared across all factors to capture their commonalities and characteristics; during inference, we chain the three factors to enable step-by-step, coarse-to-fine search for qualified reviewers given a submission. Experiments on four datasets (one of which is newly contributed by us) spanning various fields such as machine learning, computer vision, information retrieval, and data mining consistently demonstrate the effectiveness of our proposed Chain-of-Factors model in comparison with state-of-the-art paper-reviewer matching methods and scientific pre-trained language models.
- Abstract(参考訳): 学術会議への論文提出の急激な増加に伴い、自動的かつ正確な論文レビュアーマッチングの必要性は、これまで以上に深刻である。
この領域における従来の取り組みは、論文に対するレビュアーの専門知識の関連性を評価するための様々な要因として、セマンティックな類似性、共有トピック、論文とレビュアーの以前の著作間の引用接続などを検討した。
しかし、これらの研究のほとんどは1つの要因にのみ焦点をあてており、結果として論文レビューの妥当性が不完全である。
そこで本研究では,意味的・話題的・引用的要因を協調的に考慮した,論文レビュー者マッチングのための統一モデルを提案する。
具体的に、トレーニング中は、共通性と特徴を捉えるために、すべての要因で共有される文脈的言語モデルを指示-チューニングし、推論中は、3つの要素をチェーンして、応募された適格なレビュアーのステップバイステップで粗い検索を可能にします。
機械学習,コンピュータビジョン,情報検索,データマイニングなど,さまざまな分野にまたがる4つのデータセット(そのうちの1つは私たちによって新たに寄贈された)に関する実験は,最先端のペーパーリビューアマッチング手法や科学的事前学習言語モデルと比較して,提案したChain-of-Factorsモデルの有効性を一貫して実証している。
関連論文リスト
- RelevAI-Reviewer: A Benchmark on AI Reviewers for Survey Paper Relevance [0.8089605035945486]
本稿では,調査論文レビューの課題を分類問題として概念化するシステムであるRelevAI-Reviewerを提案する。
25,164のインスタンスからなる新しいデータセットを導入する。各インスタンスには1つのプロンプトと4つの候補論文があり、それぞれがプロンプトに関連している。
我々は,各論文の関連性を判断し,最も関連性の高い論文を識別できる機械学習(ML)モデルを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T06:42:32Z) - Peer Review as A Multi-Turn and Long-Context Dialogue with Role-Based Interactions [62.0123588983514]
大規模言語モデル(LLM)は様々な分野にまたがる幅広い応用を実証してきた。
我々は、ピアレビュープロセスを多ターン長文対話として再構築し、著者、レビュアー、意思決定者に対して異なる役割を担っている。
複数の情報源から収集された92,017件のレビューを含む26,841件の論文を含む包括的データセットを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-09T08:24:17Z) - Explaining Relationships Among Research Papers [14.223038413516685]
本稿では,よりリッチな引用テキストを生成するための機能ベースのLLMプロンプト手法を提案する。
人間の好みと統合的書き方の間には強い相関関係がみられ,高いレベルの抽象的引用を好むことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T23:38:39Z) - CausalCite: A Causal Formulation of Paper Citations [80.82622421055734]
CausalCiteは紙の意義を測定するための新しい方法だ。
これは、従来のマッチングフレームワークを高次元のテキスト埋め込みに適応させる、新しい因果推論手法であるTextMatchに基づいている。
科学専門家が報告した紙衝撃と高い相関性など,各種基準におけるCausalCiteの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T23:09:39Z) - Fusion of the Power from Citations: Enhance your Influence by Integrating Information from References [3.607567777043649]
本研究は,ある論文が学者の影響力を高めることができるか否かを判断するために,予測問題を定式化することを目的とする。
この研究にこの枠組みを適用することで、研究者は自分の論文が将来の影響力を高めることができるかどうかを特定できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T19:51:44Z) - Investigating Fairness Disparities in Peer Review: A Language Model
Enhanced Approach [77.61131357420201]
我々は、大規模言語モデル(LM)の助けを借りて、ピアレビューにおける公平性格差の徹底した厳密な研究を行う。
我々は、2017年から現在までのICLR(International Conference on Learning Representations)カンファレンスで、包括的なリレーショナルデータベースを収集、組み立て、維持しています。
我々は、著作者性別、地理、著作者、機関的名声など、興味のある複数の保護属性に対する公平性の違いを仮定し、研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T16:19:42Z) - Tag-Aware Document Representation for Research Paper Recommendation [68.8204255655161]
本稿では,ユーザによって割り当てられたソーシャルタグに基づいて,研究論文の深い意味表現を活用するハイブリッドアプローチを提案する。
提案手法は,評価データが極めて少ない場合でも研究論文の推薦に有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-08T09:13:07Z) - Revise and Resubmit: An Intertextual Model of Text-based Collaboration
in Peer Review [52.359007622096684]
ピアレビューは、ほとんどの科学分野における出版プロセスの重要な要素である。
既存のNLP研究は個々のテキストの分析に重点を置いている。
編集補助は、しばしばテキストのペア間の相互作用をモデル化する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-22T16:39:38Z) - What's New? Summarizing Contributions in Scientific Literature [85.95906677964815]
本稿では,論文のコントリビューションと作業状況について,個別の要約を生成するために,論文要約のアンタングル化という新たなタスクを導入する。
本稿では,学術論文のS2ORCコーパスを拡張し,コントリビューション・コントリビューション・コントリビューション・レファレンス・ラベルを付加する。
本稿では, 生成した出力の関連性, 新規性, 絡み合いを報告する総合的自動評価プロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-06T02:23:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。