論文の概要: Beyond Paper-to-Paper: Structured Profiling and Rubric Scoring for Paper-Reviewer Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05866v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 13:27:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.854941
• Title: Beyond Paper-to-Paper: Structured Profiling and Rubric Scoring for Paper-Reviewer Matching
• Title（参考訳）: ペーパー・ツー・パッパーを超えて:紙・リビューア・マッチングのための構造化プロファイリングとルブリック・スコリング
• Abstract要約: P2Rは、暗黙の論文間マッチングから明示的なプロファイルベースのマッチングに移行する、トレーニング不要のフレームワークである。 まず、セマンティックとアスペクトレベルの信号を組み合わせてハイリコール候補プールを形成するハイブリッド検索を実行する。 NeurIPS、SIGIR、SciRepEvalの実験では、P2Rは一貫して最先端のベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.731351860196096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As conference submission volumes continue to grow, accurately recommending suitable reviewers has become a challenge. Most existing methods follow a ``Paper-to-Paper'' matching paradigm, implicitly representing a reviewer by their publication history. However, effective reviewer matching requires capturing multi-dimensional expertise, and textual similarity to past papers alone is often insufficient. To address this gap, we propose P2R, a training-free framework that shifts from implicit paper-to-paper matching to explicit profile-based matching. P2R uses general-purpose LLMs to construct structured profiles for both submissions and reviewers, disentangling them into Topics, Methodologies, and Applications. Building on these profiles, P2R adopts a coarse-to-fine pipeline to balance efficiency and depth. It first performs hybrid retrieval that combines semantic and aspect-level signals to form a high-recall candidate pool, and then applies an LLM-based committee to evaluate candidates under strict rubrics, integrating both multi-dimensional expert views and a holistic Area Chair perspective. Experiments on NeurIPS, SIGIR, and SciRepEval show that P2R consistently outperforms state-of-the-art baselines. Ablation studies further verify the necessity of each component. Overall, P2R highlights the value of explicit, structured expertise modeling and offers practical guidance for applying LLMs to reviewer matching.
• Abstract（参考訳）: カンファレンスの提出数が増え続けるにつれ、適切なレビュアーを正確に推薦することが課題となっている。 既存のほとんどのメソッドは ``Paper-to-Paper''' のマッチングパラダイムに従っている。 しかし、効果的なレビュアーマッチングには多次元の専門知識の取得が必要であり、過去の論文だけではテキストの類似性は不十分であることが多い。 このギャップに対処するために、暗黙の論文間マッチングから明示的なプロファイルベースのマッチングへ移行するトレーニング不要のフレームワークであるP2Rを提案する。 P2Rは汎用LLMを使用して、投稿とレビュアーの両方のための構造化プロファイルを構築し、それらをトピック、方法論、アプリケーションに分離する。 これらのプロファイルに基づいて、P2Rは効率と深さのバランスをとるために粗いパイプラインを採用する。 まず、セマンティックとアスペクトレベルの信号を組み合わせてハイリコール候補プールを形成するハイブリッド検索を行い、次にLLMベースの委員会を適用して、厳密なルーリックの下で候補を評価し、多次元の専門家視点と全体論的エリアチェアの視点を統合した。 NeurIPS、SIGIR、SciRepEvalの実験では、P2Rは一貫して最先端のベースラインを上回っている。 アブレーション研究は各成分の必要性をさらに検証する。 全体として、P2Rは明示的で構造化された専門知識モデリングの価値を強調し、レビュアーマッチングにLLMを適用するための実践的なガイダンスを提供する。

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