論文の概要: ReviewEval: An Evaluation Framework for AI-Generated Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11736v2
- Date: Fri, 21 Feb 2025 21:01:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 13:51:10.47081
- Title: ReviewEval: An Evaluation Framework for AI-Generated Reviews
- Title（参考訳）: ReviewEval: AI生成レビューのための評価フレームワーク
- Authors: Chhavi Kirtani, Madhav Krishan Garg, Tejash Prasad, Tanmay Singhal, Murari Mandal, Dhruv Kumar,
- Abstract要約: 本研究は、AI生成レビューのための総合的な評価フレームワークを紹介する。
人間の評価との整合性を測定し、事実の正確性を検証し、分析的な深さを評価し、実行可能な洞察を識別する。
我々のフレームワークは、AIベースのレビューシステムを評価するための標準化されたメトリクスを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.35023998408983
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The escalating volume of academic research, coupled with a shortage of qualified reviewers, necessitates innovative approaches to peer review. While large language model (LLMs) offer potential for automating this process, their current limitations include superficial critiques, hallucinations, and a lack of actionable insights. This research addresses these challenges by introducing a comprehensive evaluation framework for AI-generated reviews, that measures alignment with human evaluations, verifies factual accuracy, assesses analytical depth, and identifies actionable insights. We also propose a novel alignment mechanism that tailors LLM-generated reviews to the unique evaluation priorities of individual conferences and journals. To enhance the quality of these reviews, we introduce a self-refinement loop that iteratively optimizes the LLM's review prompts. Our framework establishes standardized metrics for evaluating AI-based review systems, thereby bolstering the reliability of AI-generated reviews in academic research.
- Abstract（参考訳）: 学術研究の増大は、資格のあるレビュアーの不足と相まって、ピアレビューに対する革新的なアプローチを必要としている。
大きな言語モデル(LLM)は、このプロセスを自動化する可能性を提供するが、現在の制限には、表面的な批判、幻覚、行動可能な洞察の欠如が含まれる。
この研究は、AI生成レビューのための包括的な評価フレームワークを導入し、人間の評価との整合性を測定し、事実の正確性を検証し、分析深度を評価し、実行可能な洞察を特定することで、これらの課題に対処する。
また,LLM生成レビューを個別の会議やジャーナルの独特な評価優先順位に合わせる新しいアライメント機構を提案する。
これらのレビューの質を高めるために,LLMのレビュープロンプトを反復的に最適化する自己修正ループを導入する。
我々のフレームワークは、AIベースのレビューシステムを評価するための標準化されたメトリクスを確立し、学術研究におけるAI生成レビューの信頼性を高める。
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