SurGE: A Benchmark and Evaluation Framework for Scientific Survey Generation
作者: Weihang Su, Anzhe Xie, Qingyao Ai, Jianming Long, Xuanyi Chen, Jiaxin Mao, Ziyi Ye, Yiqun Liu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR
发布日期: 2025-08-21 (更新: 2026-01-18)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
SurGE：用于科学综述生成的基准测试与评估框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科学综述生成 基准测试 评估框架 大型语言模型 自动化评估
📋 核心要点
- 人工撰写科学综述日益困难，大型语言模型虽有潜力，但缺乏标准基准和评估协议制约了发展。
- SurGE通过构建包含主题描述、专家综述和引用文献的测试集，以及大规模学术语料库，为科学综述生成提供基准。
- 提出的自动化评估框架从全面性、引文准确性、结构组织和内容质量四个维度评估生成综述的质量，揭示了现有方法的不足。
📝 摘要（中文）
学术文献的快速增长使得人工撰写科学综述变得越来越不可行。虽然大型语言模型在自动化这一过程方面显示出潜力，但由于缺乏标准化的基准和评估协议，该领域的研究进展受到阻碍。为了弥补这一关键差距，我们推出了SurGE（Survey Generation Evaluation），这是一个用于计算机科学领域科学综述生成的新基准。SurGE包含：（1）测试实例的集合，每个实例包括主题描述、专家撰写的综述及其完整的引用参考文献集；（2）一个包含超过一百万篇论文的大规模学术语料库。此外，我们提出了一个自动化的评估框架，该框架从四个维度衡量生成的综述的质量：全面性、引文准确性、结构组织和内容质量。我们对各种基于LLM的方法的评估表明存在显著的性能差距，揭示了即使是先进的agentic框架也难以应对综述生成的复杂性，并强调了未来在该领域进行研究的必要性。我们已在https://github.com/oneal2000/SurGE上开源了所有代码、数据和模型。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决科学综述自动生成领域缺乏标准化基准和评估协议的问题。现有方法，特别是基于大型语言模型的方法，在生成高质量综述时面临挑战，难以保证综述的全面性、引文准确性、结构组织和内容质量。人工评估成本高昂且主观性强，阻碍了该领域的研究进展。
核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的基准测试集SurGE，并设计一个自动化的评估框架，从而为科学综述生成的研究提供客观、可重复的评估标准。通过SurGE，研究人员可以更有效地评估和比较不同的综述生成方法，从而推动该领域的发展。
技术框架：SurGE框架包含两个主要组成部分：一是数据集，包含测试实例（主题描述、专家综述、引用文献）和一个大规模学术语料库；二是自动化评估框架，从四个维度（全面性、引文准确性、结构组织、内容质量）评估生成综述的质量。评估框架的具体实现细节未知，但其目标是提供一个客观的、可量化的评估指标。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了首个专门针对科学综述生成的基准测试集SurGE，并提出了相应的自动化评估框架。与以往的研究相比，SurGE提供了一个更全面、更客观的评估标准，有助于推动该领域的研究进展。此外，大规模学术语料库的构建也为研究人员提供了丰富的数据资源。
关键设计：论文中关于数据集构建和评估指标的具体设计细节未知。例如，如何选择主题描述，如何保证专家综述的质量，如何设计自动化评估指标等。这些细节对于基准测试集的有效性和评估框架的准确性至关重要，但论文摘要中并未详细描述。
📊 实验亮点
论文通过对多种基于LLM的方法进行评估，揭示了现有方法在科学综述生成方面的性能瓶颈，即使是先进的agentic框架也难以胜任。实验结果表明，在SurGE基准测试集上，现有方法的性能与专家撰写的综述相比仍有显著差距，这突显了未来研究的必要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化文献综述、科研辅助、知识图谱构建等领域。通过自动生成高质量的科学综述，可以帮助研究人员快速了解特定领域的研究进展，提高科研效率。此外，该基准测试集和评估框架可以促进相关算法的开发和优化，推动人工智能在科学研究中的应用。
📄 摘要（原文）
The rapid growth of academic literature makes the manual creation of scientific surveys increasingly infeasible. While large language models show promise for automating this process, progress in this area is hindered by the absence of standardized benchmarks and evaluation protocols. To bridge this critical gap, we introduce SurGE (Survey Generation Evaluation), a new benchmark for scientific survey generation in computer science. SurGE consists of (1) a collection of test instances, each including a topic description, an expert-written survey, and its full set of cited references, and (2) a large-scale academic corpus of over one million papers. In addition, we propose an automated evaluation framework that measures the quality of generated surveys across four dimensions: comprehensiveness, citation accuracy, structural organization, and content quality. Our evaluation of diverse LLM-based methods demonstrates a significant performance gap, revealing that even advanced agentic frameworks struggle with the complexities of survey generation and highlighting the need for future research in this area. We have open-sourced all the code, data, and models at: https://github.com/oneal2000/SurGE