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。

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