論文の概要: Capability-Aware Early-Stage Research Idea Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12473v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 16:22:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.64443
• Title: Capability-Aware Early-Stage Research Idea Evaluation
• Title（参考訳）: 能力を考慮した早期研究の理念評価
• Authors: Renlong Jie, Chen Chu, Zhen Wang,
• Abstract要約: 本稿では,著者情報と研究思想のみを用いて,論文の受容と評価を予測する能力認識フレームワークを提案する。 提案手法では,3方向トランスフォーマーアーキテクチャによる著者情報,(推測)能力提示,研究アイデアを統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.170163951342602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the outcomes of research ideas at their conceptual stage (i.e. before significant resources are committed) holds great potential for optimizing scientific resource allocation and research planning. While existing methods rely heavily on finished manuscripts or peer reviews, we propose a novel capability-aware framework that predicts paper acceptance and ratings using only author information and research ideas, without requiring full text or experimental results. Our approach integrates author information, (inferred) capability presentation, and research ideas through a three-way transformer architecture with flexible fusion mechanisms. We also introduce a two-stage architecture for learning the capability representation given the author information and idea. Experiments show that our method significantly outperform the single-way models by finetuning bert-base and bert-large, and the capability predicting significantly increase the predictive accuracy of the final model. The proposed method can be applied in both early-stage research outcome prediction and scientific resource allocation.
• Abstract（参考訳）: 科学的な資源配分と研究計画の最適化には、その概念的な段階(すなわち、重要な資源がコミットされる前に)における研究思想の結果を予測することが大きな可能性を秘めている。 既存の手法は完成した原稿や査読に大きく依存するが,著者情報や研究思想のみを用いて論文の受容と評価を予測し,完全なテキストや実験結果を必要としない新しい能力認識フレームワークを提案する。 本手法では, フレキシブルフュージョン機構を備えた3方向トランスフォーマーアーキテクチャを用いて, 著者情報, (推定) 能力提示, および研究アイデアを統合する。 また、著者の情報とアイデアから能力表現を学ぶための2段階アーキテクチャも導入する。 実験により,本手法はbert-baseとbert-largeを微調整することにより単方向モデルよりも優れており,最終的なモデルの予測精度が著しく向上することが示された。 提案手法は,早期研究成果予測と科学的資源配分の両方に適用できる。

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