Assisting Research Proposal Writing with Large Language Models: Evaluation and Refinement
作者: Jing Ren, Weiqi Wang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-09-07
💡 一句话要点
提出基于内容质量和引用有效性的评估指标，并结合迭代提示优化LLM的研究计划书写作能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 研究计划书写作 内容质量评估 参考文献有效性 迭代提示
📋 核心要点
- 现有内容质量评估依赖主观人工判断，缺乏客观性和一致性，难以有效评估LLM的学术写作能力。
- 提出基于内容质量和引用有效性的评估指标，并利用迭代提示方法优化LLM的写作表现。
- 实验表明，该方法能客观评估LLM写作性能，显著提升内容质量，并减少参考文献错误。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，在学术写作中应用日益广泛，但诸如不正确或捏造的参考文献等问题引发了伦理担忧。此外，当前的内容质量评估通常依赖于主观的人工判断，这既费力又缺乏客观性，可能损害一致性和可靠性。本研究旨在提供一种定量评估方法，并提升LLM在研究计划书写作方面的能力。为此，我们提出了两个关键的评估指标——内容质量和参考文献有效性——以及一种基于这两个指标得分的迭代提示方法。大量的实验表明，我们提出的指标为评估ChatGPT的写作性能提供了一个客观、定量的框架。此外，迭代提示显著提高了内容质量，同时减少了参考文献的不准确和捏造，从而解决了学术背景下的关键伦理挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在研究计划书写作中存在的参考文献错误和内容质量不高的问题。现有方法主要依赖人工主观评估，效率低且缺乏客观性，难以有效指导LLM的改进。此外，LLM容易捏造参考文献，造成严重的学术伦理问题。
核心思路：论文的核心思路是建立一套客观的、定量的评估体系，用于评估LLM生成的文本质量和参考文献的有效性。然后，利用这些评估结果，通过迭代提示的方式，引导LLM逐步改进其写作质量，减少错误和捏造的参考文献。这种方法将评估和改进过程结合起来，形成一个闭环的优化流程。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM生成研究计划书初稿；2) 内容质量评估模块，采用自动化的指标评估生成文本的质量；3) 参考文献有效性评估模块，验证参考文献的真实性和相关性；4) 迭代提示模块，根据评估结果，生成新的提示词，引导LLM修改和完善初稿。整个流程循环进行，直到达到预设的质量标准。
关键创新：论文的关键创新在于提出了内容质量和参考文献有效性这两个评估指标，并将其应用于迭代提示过程中。内容质量评估指标可以客观地衡量生成文本的学术价值和可读性，而参考文献有效性评估指标则可以有效地检测和纠正LLM捏造参考文献的问题。将这两个指标结合起来，可以更全面地评估和改进LLM的学术写作能力。
关键设计：内容质量评估指标的具体设计未知，可能包括诸如流畅度、相关性、创新性等方面的度量。参考文献有效性评估指标可能涉及对参考文献数据库的查询和验证，以确认参考文献的真实性和相关性。迭代提示模块的关键设计在于如何根据评估结果生成有效的提示词，引导LLM进行修改。具体的提示策略和参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的内容质量和参考文献有效性评估指标能够客观、定量地评估ChatGPT的写作性能。迭代提示方法显著提高了内容质量，并有效减少了参考文献的不准确和捏造。具体的性能提升数据未知，但整体效果表明该方法在解决LLM学术写作伦理问题方面具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于辅助科研人员撰写研究计划书，提高写作效率和质量，减少学术不端行为。同时，该方法也可推广到其他学术写作场景，例如论文撰写、综述写作等，具有广泛的应用前景和实际价值。未来，可以进一步研究如何将该方法应用于不同领域的学术写作，并探索更有效的评估指标和提示策略。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) like ChatGPT are increasingly used in academic writing, yet issues such as incorrect or fabricated references raise ethical concerns. Moreover, current content quality evaluations often rely on subjective human judgment, which is labor-intensive and lacks objectivity, potentially compromising the consistency and reliability. In this study, to provide a quantitative evaluation and enhance research proposal writing capabilities of LLMs, we propose two key evaluation metrics--content quality and reference validity--and an iterative prompting method based on the scores derived from these two metrics. Our extensive experiments show that the proposed metrics provide an objective, quantitative framework for assessing ChatGPT's writing performance. Additionally, iterative prompting significantly enhances content quality while reducing reference inaccuracies and fabrications, addressing critical ethical challenges in academic contexts.