Navigating Through Paper Flood: Advancing LLM-based Paper Evaluation through Domain-Aware Retrieval and Latent Reasoning

📄 arXiv: 2508.05129v2 📥 PDF

作者: Wuqiang Zheng, Yiyan Xu, Xinyu Lin, Chongming Gao, Wenjie Wang, Fuli Feng

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2025-08-07 (更新: 2025-11-14)

备注: Accepted for publication in AAAI'26

💡 一句话要点

PaperEval：通过领域感知检索和潜在推理，提升LLM在论文评估中的表现

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

关键词: 论文评估 大型语言模型 领域感知检索 潜在推理 学术推荐系统

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的论文评估方法受限于领域知识更新滞后和推理能力不足，难以准确评估论文质量。
  2. PaperEval通过领域感知检索模块获取相关文献，并利用潜在推理机制进行深入理解和对比分析，提升评估准确性。
  3. 实验结果表明，PaperEval在学术影响和论文质量评估方面优于现有方法，并在实际论文推荐系统中表现出良好的效果。

📝 摘要（中文）

随着学术出版物的快速增长，识别高质量研究变得越来越具有挑战性。虽然最近利用大型语言模型（LLM）进行自动论文评估的方法显示出巨大的潜力，但它们通常受到过时的领域知识和有限的推理能力的限制。本文提出了PaperEval，一种新颖的基于LLM的自动论文评估框架，通过两个关键组件解决这些限制：1）领域感知的论文检索模块，检索相关的同期工作，以支持对新颖性和贡献的上下文评估；2）潜在推理机制，能够深入理解复杂的动机和方法，以及与同期相关工作的全面比较，以支持更准确和可靠的评估。为了指导推理过程，我们引入了一种渐进式排序优化策略，鼓励LLM迭代地改进其预测，并强调相对比较。在两个数据集上的实验表明，PaperEval在学术影响和论文质量评估方面始终优于现有方法。此外，我们将PaperEval部署在真实的论文推荐系统中，用于过滤高质量论文，并在社交媒体上获得了强烈的参与——吸引了超过8,000名订阅者，并为许多过滤后的高质量论文吸引了超过10,000次观看——证明了PaperEval的实际有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的论文评估方法在面对海量论文时，难以有效利用领域知识进行准确评估。它们通常缺乏对论文动机、方法论的深入理解，以及与相关工作的全面对比，导致评估结果不够可靠。此外，现有方法难以适应快速发展的学术领域，领域知识更新滞后。

核心思路：PaperEval的核心思路是结合领域感知的论文检索和潜在推理机制，使LLM能够更全面、深入地理解论文内容，并进行准确的评估。通过检索相关文献，为LLM提供上下文信息，辅助其判断论文的新颖性和贡献。潜在推理机制则帮助LLM理解论文的深层含义，并进行对比分析。

技术框架：PaperEval框架包含两个主要模块：领域感知论文检索模块和潜在推理模块。领域感知论文检索模块负责检索与待评估论文相关的同期工作，构建上下文信息。潜在推理模块利用LLM对论文进行深入理解和评估，并与检索到的相关工作进行比较。此外，还引入了渐进式排序优化策略，引导LLM迭代地改进评估结果。

关键创新：PaperEval的关键创新在于结合了领域感知的检索和潜在推理，弥补了现有方法在领域知识和推理能力方面的不足。渐进式排序优化策略也提升了LLM的评估准确性。通过检索相关文献，PaperEval能够更好地评估论文的新颖性和贡献，而潜在推理机制则帮助LLM理解论文的深层含义。

关键设计：领域感知检索模块的具体实现方式未知，可能采用了关键词匹配、语义相似度计算等技术。潜在推理模块使用了LLM，具体模型选择未知。渐进式排序优化策略的具体实现细节未知，可能涉及到损失函数的设计和迭代训练过程。论文中未明确提及关键参数设置和网络结构等技术细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PaperEval在两个数据集上的实验结果表明，其在学术影响和论文质量评估方面始终优于现有方法。此外，PaperEval被部署在真实的论文推荐系统中，吸引了超过8,000名订阅者，并为许多过滤后的高质量论文吸引了超过10,000次观看，证明了其在实际应用中的有效性。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

PaperEval可应用于学术论文推荐系统、科研项目评审、学术成果评价等领域。它可以帮助研究人员快速筛选高质量论文，提高科研效率。在科研项目评审中，PaperEval可以辅助专家进行更客观、公正的评估。此外，PaperEval还可以用于监测学术趋势，发现新兴研究方向，为科研决策提供支持。

📄 摘要（原文）

With the rapid and continuous increase in academic publications, identifying high-quality research has become an increasingly pressing challenge. While recent methods leveraging Large Language Models (LLMs) for automated paper evaluation have shown great promise, they are often constrained by outdated domain knowledge and limited reasoning capabilities. In this work, we present PaperEval, a novel LLM-based framework for automated paper evaluation that addresses these limitations through two key components: 1) a domain-aware paper retrieval module that retrieves relevant concurrent work to support contextualized assessments of novelty and contributions, and 2) a latent reasoning mechanism that enables deep understanding of complex motivations and methodologies, along with comprehensive comparison against concurrently related work, to support more accurate and reliable evaluation. To guide the reasoning process, we introduce a progressive ranking optimization strategy that encourages the LLM to iteratively refine its predictions with an emphasis on relative comparison. Experiments on two datasets demonstrate that PaperEval consistently outperforms existing methods in both academic impact and paper quality evaluation. In addition, we deploy PaperEval in a real-world paper recommendation system for filtering high-quality papers, which has gained strong engagement on social media -- amassing over 8,000 subscribers and attracting over 10,000 views for many filtered high-quality papers -- demonstrating the practical effectiveness of PaperEval.