論文の概要: AutoRev: Multi-Modal Graph Retrieval for Automated Peer-Review Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14376v2
• Date: Wed, 08 Oct 2025 11:20:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 14:21:17.996022
• Title: AutoRev: Multi-Modal Graph Retrieval for Automated Peer-Review Generation
• Title（参考訳）: AutoRev: ピアレビュー自動生成のためのマルチモーダルグラフ検索
• Authors: Maitreya Prafulla Chitale, Ketaki Mangesh Shetye, Harshit Gupta, Manav Chaudhary, Manish Shrivastava, Vasudeva Varma,
• Abstract要約: AutoRevは自動ピアレビューシステムで、レビュアーと著者の両方に実用的な高品質のフィードバックを提供するように設計されている。 ドキュメントをグラフとしてモデル化することで、AutoRevは、最も関連する情報を効果的に取得する。 AutoRevはピアレビューワークフローを合理化し、課題を緩和し、スケーラブルで高品質な学術出版を可能にする強力なツールだと考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.72767946092813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enhancing the quality and efficiency of academic publishing is critical for both authors and reviewers, as research papers are central to scholarly communication and a major source of high-quality content on the web. To support this goal, we propose AutoRev, an automatic peer-review system designed to provide actionable, high-quality feedback to both reviewers and authors. AutoRev leverages a novel Multi-Modal Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework that combines textual and graphical representations of academic papers. By modelling documents as graphs, AutoRev effectively retrieves the most pertinent information, significantly reducing the input context length for LLMs and thereby enhancing their review generation capabilities. Experimental results show that AutoRev outperforms state-of-the-art baselines by up to 58.72% and demonstrates competitive performance in human evaluations against ground truth reviews. We envision AutoRev as a powerful tool to streamline the peer-review workflow, alleviating challenges and enabling scalable, high-quality scholarly publishing. By guiding both authors and reviewers, AutoRev has the potential to accelerate the dissemination of quality research on the web at a larger scale. Code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 学術出版の質と効率を高めることは、学術的なコミュニケーションの中心であり、ウェブ上の高品質なコンテンツの主要な情報源であるため、著者とレビュアーの両方にとって重要である。 この目標を達成するために,自動ピアレビューシステムであるAutoRevを提案する。 AutoRevは、学術論文のテキスト表現とグラフィカル表現を組み合わせた、新しいマルチモーダル検索・拡張生成(RAG)フレームワークを利用している。 文書をグラフとしてモデル化することにより、AutoRevは最も関連する情報を効果的に検索し、LSMの入力コンテキスト長を大幅に削減し、レビュー生成能力を向上する。 実験の結果、AutoRevは最先端のベースラインを最大58.72%上回り、地上の真実レビューに対する人間の評価における競争性能を示している。 AutoRevはピアレビューワークフローを合理化し、課題を緩和し、スケーラブルで高品質な学術出版を可能にする強力なツールだと考えています。 著者とレビュアーの両方を導くことで、AutoRevは、Web上の品質研究をより大規模に広める可能性を秘めている。 コードは受理時にリリースされる。

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