报告题目:
融合人类与大语言模型知识的学术论文新颖性评价研究
报告摘要:
围绕学术论文新颖性自动化评价展开研究。首先指出传统基于专家判断与引文组合的方法存在知识局限与偏差,难以客观衡量研究创新。为此,提出融合人类专家知识与大语言模型(LLMs)知识的协同框架,通过从评审报告中提取新颖性相关语句、利用LLMs生成方法摘要,并引入稀疏注意力的文本引导融合模块,实现对论文方法新颖性的预测。以ICLR 2022开放评审数据进行实证,结果表明人机知识融合在学术论文新颖性评价中的有效性与可扩展性。
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