論文の概要: PD$^3$: A Project Duplication Detection Framework via Adapted Multi-Agent Debate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17492v1
- Date: Fri, 23 May 2025 05:38:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.840565
- Title: PD$^3$: A Project Duplication Detection Framework via Adapted Multi-Agent Debate
- Title（参考訳）: PD$^3$:Adapted Multi-Agent Debateによるプロジェクト重複検出フレームワーク
- Authors: Dezheng Bao, Yueci Yang, Xin Chen, Zhengxuan Jiang, Zeguo Fei, Daoze Zhang, Xuanwen Huang, Junru Chen, Chutian Yu, Xiang Yuan, Yang Yang,
- Abstract要約: PD$3$は、適応型マルチエージェントデリバトによるプロジェクト重複検出フレームワークである。
現実世界の専門家による議論に触発されて、関連するプロジェクトを取得するためのマルチエージェントの議論をガイドするために、公正な競争形式を採用している。
我々は、電力専門家を支援するオンラインプラットフォーム、Review Dingdangを設立し、新たに提案された100以上のプロジェクトの最初の検出で530万USドルを節約した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.51777882109479
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Project duplication detection is critical for project quality assessment, as it improves resource utilization efficiency by preventing investing in newly proposed project that have already been studied. It requires the ability to understand high-level semantics and generate constructive and valuable feedback. Existing detection methods rely on basic word- or sentence-level comparison or solely apply large language models, lacking valuable insights for experts and in-depth comprehension of project content and review criteria. To tackle this issue, we propose PD$^3$, a Project Duplication Detection framework via adapted multi-agent Debate. Inspired by real-world expert debates, it employs a fair competition format to guide multi-agent debate to retrieve relevant projects. For feedback, it incorporates both qualitative and quantitative analysis to improve its practicality. Over 800 real-world power project data spanning more than 20 specialized fields are used to evaluate the framework, demonstrating that our method outperforms existing approaches by 7.43% and 8.00% in two downstream tasks. Furthermore, we establish an online platform, Review Dingdang, to assist power experts, saving 5.73 million USD in initial detection on more than 100 newly proposed projects.
- Abstract（参考訳）: プロジェクト重複検出は、すでに研究されている新規プロジェクトへの投資を防止し、資源利用効率を向上させるため、プロジェクト品質評価に欠かせない。
高いレベルのセマンティクスを理解し、建設的で価値のあるフィードバックを生成する能力が必要です。
既存の検出方法は、基本的な単語や文レベルの比較や、単に大きな言語モデルのみを適用することに依存しており、専門家にとって貴重な洞察や、プロジェクト内容やレビュー基準の詳細な理解が欠如している。
この問題に対処するため,適応型マルチエージェント・ディベートによるプロジェクト重複検出フレームワークPD$^3$を提案する。
現実世界の専門家による議論に触発されて、関連するプロジェクトを取得するためのマルチエージェントの議論をガイドするために、公正な競争形式を採用している。
フィードバックには質的な分析と定量的分析の両方を取り入れて実用性を向上させる。
20以上の専門分野にまたがる800以上の実世界の電力プロジェクトデータを用いて,本手法が2つの下流タスクにおいて既存手法よりも7.43%,8.00%向上していることを示す。
さらに、我々は、電力専門家を支援するオンラインプラットフォーム、Review Dingdangを設立し、新たに提案された100以上のプロジェクトの最初の検出で530万USドルを節約した。
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