Automated Novelty Evaluation of Academic Paper: A Collaborative Approach Integrating Human and Large Language Model Knowledge

📄 arXiv: 2507.11330v2 📥 PDF

作者: Wenqing Wu, Chengzhi Zhang, Yi Zhao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DL, cs.HC

发布日期: 2025-07-15 (更新: 2025-07-16)

备注: Journal of the Association for Information Science and Technology, 2025

DOI: 10.1002/asi.70005

💡 一句话要点

提出融合人类专家与大语言模型知识的学术论文新颖性自动评估方法

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

关键词: 新颖性评估 大语言模型 预训练语言模型 同行评审 知识融合

📋 核心要点

  1. 现有专家评估和引用组合方法在学术论文新颖性评估中存在知识局限和有效性不确定等问题。
  2. 利用人类专家知识和大语言模型（LLM）能力，辅助预训练语言模型（PLM）进行方法新颖性预测。
  3. 实验结果表明，该方法在方法新颖性评估任务上优于现有基线方法，证明了融合人类与LLM知识的有效性。

📝 摘要（中文）

新颖性是学术论文同行评审过程中的关键标准。传统上，新颖性由专家判断或通过独特的引用组合来衡量。这两种方法都有局限性：专家知识有限，组合方法的有效性不确定，并且独特的引用是否真正衡量了新颖性也不明确。大型语言模型（LLM）拥有丰富的知识，而人类专家拥有LLM不具备的判断能力。因此，本研究整合LLM和人类专家的知识和能力，以解决新颖性评估的局限性。学术论文中最常见的新颖性类型之一是引入新方法。本文提出利用人类知识和LLM来辅助预训练语言模型（PLM，如BERT等）预测论文的方法新颖性。具体来说，我们从同行评审报告中提取与学术论文新颖性相关的句子，并使用LLM总结学术论文的方法部分，然后用于微调PLM。此外，我们设计了一个带有新型稀疏注意力的文本引导融合模块，以更好地整合人类和LLM知识。我们将提出的方法与大量基线进行了比较。大量实验表明，我们的方法取得了优异的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有学术论文新颖性评估方法存在不足。专家评估依赖专家知识，但专家知识覆盖面有限。引用组合方法试图通过独特的引用组合来衡量新颖性，但其有效性缺乏理论支撑，并且独特的引用并不一定代表真正的新颖性。因此，如何更准确、更高效地评估学术论文的新颖性是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是融合人类专家知识和大语言模型（LLM）的知识，共同辅助预训练语言模型（PLM）进行新颖性评估。人类专家具有判断能力，而LLM拥有海量知识，二者结合可以弥补各自的不足。通过利用同行评审报告和LLM生成的摘要，为PLM提供更丰富的上下文信息，从而提高新颖性评估的准确性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：收集学术论文及其同行评审报告。2) 信息提取：从同行评审报告中提取与新颖性相关的句子。3) LLM摘要生成：使用LLM总结学术论文的方法部分。4) PLM微调：使用提取的句子和LLM生成的摘要微调PLM。5) 文本引导融合：设计带有稀疏注意力的文本引导融合模块，融合人类专家和LLM的知识。

关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 融合人类专家知识和LLM知识进行新颖性评估。2) 设计了带有稀疏注意力的文本引导融合模块，能够更好地整合来自不同来源的信息。3) 利用同行评审报告中与新颖性相关的句子，为PLM提供更直接的监督信号。

关键设计：文本引导融合模块是关键设计之一。该模块使用稀疏注意力机制，允许模型关注与新颖性评估最相关的文本片段。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中进行了详细描述，但此处未提供具体数值。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在方法新颖性评估任务上取得了显著的性能提升。与多个基线方法相比，该方法在准确率、召回率和F1值等指标上均取得了最佳结果，证明了融合人类专家和LLM知识的有效性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于学术论文的自动评审系统，辅助评审专家进行更客观、更高效的新颖性评估。此外，该方法还可以扩展到其他需要综合人类知识和机器智能的领域，例如专利评估、技术趋势分析等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Novelty is a crucial criterion in the peer review process for evaluating academic papers. Traditionally, it's judged by experts or measure by unique reference combinations. Both methods have limitations: experts have limited knowledge, and the effectiveness of the combination method is uncertain. Moreover, it's unclear if unique citations truly measure novelty. The large language model (LLM) possesses a wealth of knowledge, while human experts possess judgment abilities that the LLM does not possess. Therefore, our research integrates the knowledge and abilities of LLM and human experts to address the limitations of novelty assessment. One of the most common types of novelty in academic papers is the introduction of new methods. In this paper, we propose leveraging human knowledge and LLM to assist pretrained language models (PLMs, e.g. BERT etc.) in predicting the method novelty of papers. Specifically, we extract sentences related to the novelty of the academic paper from peer review reports and use LLM to summarize the methodology section of the academic paper, which are then used to fine-tune PLMs. In addition, we have designed a text-guided fusion module with novel Sparse-Attention to better integrate human and LLM knowledge. We compared the method we proposed with a large number of baselines. Extensive experiments demonstrate that our method achieves superior performance.