ReviewAgents: Bridging the Gap Between Human and AI-Generated Paper Reviews

📄 arXiv: 2503.08506v3 📥 PDF

作者: Xian Gao, Jiacheng Ruan, Zongyun Zhang, Jingsheng Gao, Ting Liu, Yuzhuo Fu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-11 (更新: 2025-07-16)

备注: Work in progress

💡 一句话要点

提出ReviewAgents框架，利用LLM生成高质量学术论文评审意见，缩小与人类评审的差距。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 学术论文评审 自动化评审 结构化推理 多Agent系统

📋 核心要点

  1. 现有学术论文评审耗时且难以自动化，主要挑战在于生成与人类评审员判断一致的全面、准确和推理一致的评审意见。
  2. ReviewAgents框架利用大型语言模型，通过构建Review-CoT数据集和训练LLM评审Agent，模拟人类评审员的结构化推理过程。
  3. 实验结果表明，ReviewAgents框架缩小了LLM生成评审意见与人类评审意见之间的差距，并在ReviewBench基准测试中优于先进的LLM。

📝 摘要（中文）

学术论文评审是研究领域一项关键但耗时的任务。随着学术出版物数量的增加，评审过程的自动化已成为一项重大挑战。主要问题在于生成全面、准确且推理一致的评审意见，使其与人类评审员的判断相符。本文提出了ReviewAgents框架，该框架利用大型语言模型（LLM）生成学术论文评审。首先，引入了一个名为Review-CoT的新数据集，包含142k条评审意见，用于训练LLM Agent。该数据集模拟了人类评审员的结构化推理过程——总结论文、引用相关工作、识别优点和缺点，并生成评审结论。在此基础上，使用相关论文感知训练方法训练了能够进行结构化推理的LLM评审Agent。此外，构建了ReviewAgents，一个多角色、多LLM Agent评审框架，以增强评审意见生成过程。同时，提出了ReviewBench，一个用于评估LLM生成的评审意见的基准。在ReviewBench上的实验结果表明，现有的LLM在自动化评审过程方面表现出一定的潜力，但与人类生成的评审意见相比仍存在差距。ReviewAgents框架进一步缩小了这一差距，在生成评审意见方面优于先进的LLM。

🔬 方法详解

问题定义：学术论文评审任务繁重且耗时，现有方法难以生成高质量、与人类评审员一致的评审意见。现有方法的痛点在于缺乏结构化的推理过程模拟，以及对相关论文的有效利用。

核心思路：论文的核心解决思路是利用大型语言模型（LLM）模拟人类评审员的结构化推理过程，包括总结论文、引用相关工作、识别优缺点和生成结论。通过构建Review-CoT数据集，并采用相关论文感知训练方法，使LLM能够更好地理解和评估论文。

技术框架：ReviewAgents框架是一个多角色、多LLM Agent评审框架。它包含以下主要模块：1) Review-CoT数据集构建，用于训练LLM Agent；2) 相关论文感知训练方法，使LLM能够利用相关论文进行评审；3) 多角色LLM Agent协同，增强评审意见生成过程；4) ReviewBench基准测试，用于评估LLM生成的评审意见。

关键创新：最重要的技术创新点在于Review-CoT数据集的构建和相关论文感知训练方法。Review-CoT数据集模拟了人类评审员的结构化推理过程，为LLM提供了高质量的训练数据。相关论文感知训练方法使LLM能够利用相关论文进行评审，提高了评审意见的质量和准确性。

关键设计：Review-CoT数据集包含142k条评审意见，涵盖了多个学术领域。相关论文感知训练方法通过检索相关论文，并将相关信息融入到LLM的输入中，使LLM能够更好地理解和评估论文。ReviewBench基准测试包含多个评估指标，用于评估LLM生成的评审意见的质量、准确性和一致性。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReviewAgents框架在ReviewBench基准测试中优于先进的LLM，缩小了LLM生成评审意见与人类评审意见之间的差距。具体的性能提升数据在摘要中未明确给出，但强调了ReviewAgents框架的优越性。该研究证明了LLM在自动化评审过程中的潜力，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化学术论文评审流程，减轻评审员负担，提高评审效率。此外，该框架还可用于辅助科研人员进行论文写作，通过模拟评审过程，帮助作者发现论文中的不足之处并进行改进。未来，该技术有望应用于更广泛的文本评估和生成领域。

📄 摘要（原文）

Academic paper review is a critical yet time-consuming task within the research community. With the increasing volume of academic publications, automating the review process has become a significant challenge. The primary issue lies in generating comprehensive, accurate, and reasoning-consistent review comments that align with human reviewers' judgments. In this paper, we address this challenge by proposing ReviewAgents, a framework that leverages large language models (LLMs) to generate academic paper reviews. We first introduce a novel dataset, Review-CoT, consisting of 142k review comments, designed for training LLM agents. This dataset emulates the structured reasoning process of human reviewers-summarizing the paper, referencing relevant works, identifying strengths and weaknesses, and generating a review conclusion. Building upon this, we train LLM reviewer agents capable of structured reasoning using a relevant-paper-aware training method. Furthermore, we construct ReviewAgents, a multi-role, multi-LLM agent review framework, to enhance the review comment generation process. Additionally, we propose ReviewBench, a benchmark for evaluating the review comments generated by LLMs. Our experimental results on ReviewBench demonstrate that while existing LLMs exhibit a certain degree of potential for automating the review process, there remains a gap when compared to human-generated reviews. Moreover, our ReviewAgents framework further narrows this gap, outperforming advanced LLMs in generating review comments.