新芽专题介绍：审稿质量评估

选择此专题并在新芽系列课程中获得优秀的同学，可以免去前期筛选考核流程，直接进入南开大学媒体计算团队以及国家人工智能学院等合作院校团队推免生招收面试的最后一轮。

一、专题介绍

1.1 研究背景

近年来，随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）在多个领域的应用逐渐深入，学术评审领域也开始尝试引入基于LLM的自动化审稿系统。这类系统通过分析论文内容，生成初步的审稿意见，旨在提高审稿效率、缓解同行评审的压力。然而，尽管LLM审稿系统在生成文本的流畅度和逻辑性方面表现出色，但其生成的审稿意见质量参差不齐，缺乏一致性、深度和针对性，甚至可能出现含糊其辞或无法提供实质性改进建议的情况。与此同时，传统人工审稿中也存在类似问题：部分审稿意见过于笼统，未能明确指出论文的具体问题或提供可操作的修改建议，导致投稿人难以据此改进论文，从而影响了学术交流的效率和质量。

在此背景下，构建一个能够对审稿意见进行自动质量评估的模型显得尤为重要。通过量化审稿意见的清晰度、具体性、建设性和公正性等方面，该模型可以为LLM审稿系统的优化提供指导，同时辅助期刊和会议筛选高质量的人工审稿意见，最终提升整体审稿流程的可靠性和投稿人的满意度。

1.2 研究意义

本研究旨在开发一个针对审稿意见的质量评分模型，其意义主要体现在以下几个方面：

1. ​​提升审稿意见的质量与实用性​​：通过建立自动化的审稿意见评估机制，可以推动审稿人（无论是人类还是LLM）提供更具体、清晰且具有建设性的意见，从而帮助投稿人明确修改方向，提高论文的修改效率和质量。

2. ​​推动LLM审稿系统的发展与优化​​：随着LLM在学术评审中的应用日益广泛，审稿意见的质量直接影响到该技术的可信度和接受度。本模型可为LLM生成的审稿意见提供量化评估标准，助力其迭代优化，推动自动化审稿系统的发展。

3. ​​保障投稿人的权益与体验​​：含糊或缺乏具体指导的审稿意见往往让投稿人感到困惑和不公。通过引入审稿意见的评分机制，可以有效减少低质量评审的出现，增强审稿过程的透明性和公正性，提升投稿人的学术体验。

1.3 当前主要挑战

尽管本研究具有重要的理论和实践意义，但在实施过程中仍面临以下主要挑战：

1. ​​领域新颖性与参考工作的缺乏​​：针对审稿意见质量评估的研究尚处于起步阶段，可供借鉴的前人工作和成熟方法论较少。因此，本研究需要在模型设计、训练数据和评估标准等方面进行较多探索性工作，缺乏可直接对比的baseline，增加了结果评估的难度。

2. ​​评分体系设计较困难：由于尚无广泛认可的审稿意见质量评分标准，此任务需自主设计一套科学、全面的评分体系。该体系需涵盖审稿意见的多个维度。如何平衡这些维度，并确保评分标准在不同学科领域的适用性，是一项复杂且具有挑战性的任务。

3. ​​高质量标注数据的获取与构建​​：模型训练依赖于大量具有高质量标注的审稿意见数据，即需要专家对每条审稿意见进行多维度评分。然而，获取此类数据不仅成本高、还可能受到领域差异和主观判断的影响，如何保证标注数据的一致性和可靠性也是一个待解决的问题。

4. ​​模型泛化能力与可解释性​​：审稿意见涉及多个学科领域，其表达风格和关注点可能存在较大差异。因此，模型需要具备较强的泛化能力，以适应不同领域的审稿场景。同时，模型还需具备一定的可解释性，让用户理解评分依据，从而增强其对评分结果的信任度。

二、学习资料与参考文献

为了引导新芽学子逐步进入研究，本专题结构分为以下四部分：

2.1 基础教材与学习材料

在开始探险之前，你需要掌握一些基础的“内功心法”，这些是后续一切学习的基石。以下是你可以使用的一些书籍/教程：

• 李沐《动手学深度学习》——适合中文初学者的深度学习教材，以及课程系列视频

• 《Deep Learning》（Ian Goodfellow 等）——深度学习入门经典教材

• PyTorch 官方教程，也可以使用 PyTorch 中文文档

• 《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher M. Bishop）——机器学习原理入门（难度不小）

• 一些网课资源：Python Machine Learning Tutorial (Data Science), Machine Learning Specialization（比较长）

此外，你也可以使用一些入门工具：

• Google Colab：免费云平台，不用安装软件，就能跑PyTorch代码。

• Kaggle平台：免费数据集和竞赛

Tips：务必摆脱所有基础都打好后，再进行下一阶段学习的心态，在干中学，遇到不明白的再回溯补基础。

2.2 前置知识

在进行正式工作前便于上手实践，学生需深一步了解学习的知识

• 数学与统计基础：掌握以下知识

  • 线性代数：矩阵乘法、特征值分解、SVD

  • 概率统计：条件概率、贝叶斯定理、分布

  • 微积分：导数、偏导、链式法则（训练神经网络时很重要）

  • 优化方法：梯度下降法、凸优化等

  • Linear Algebra with Applications - 2023-A-D - Open Textbook Library

• 自然语言处理：

  • 文本表示：BoW、TF-IDF、词向量（Word2Vec, GloVe）

  • 语言模型：n-gram - RNN - Transformer - BERT/GPT

  • NLTK Book | Dive into Deep Learning14-16章 | 视频：Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning Course | Winter 2019 - YouTube

• 大语言模型：

  • Transformer 架构（Multi-head Attention, Encoder-Decoder）

  • 预训练-微调范式（Pretrain, Fine-tune, Transfer Learning）

  • LoRA, Adapter

  • LangChain - Docs

  • Attention is All you Need & Huggingface-Transformers

• 损失函数：

  • “交叉熵”如何做损失函数？打包理解“信息量”、“比特”、“熵”、“KL散度”、“交叉熵”_哔哩哔哩_bilibili

  • http://t.csdnimg.cn/WDAcJ

2.3 综述类文献

本方向较为创新，领域大方向综述性论文可作为学生第一阶段的阅读训练，可帮助理解工作方向以及在整体AI4Science方向的贡献。

• AI4Research: AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research

• Revolutionizing scholarly impact: Revolutionizing scholarly impact: advanced evaluations, predictive models, and future directions

2.4 审稿质量以及论文质量评估相关文献

现有工作基本切入点均在大模型审稿能力评估或模拟。

• Evaluating research quality with Large Language Models: Evaluating research quality with Large Language Models: An analysis of ChatGPT’s effectiveness with different settings and inputs.

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

• ReviewEval: ReviewEval: An Evaluation Framework for AI-Generated Reviews

• Is LLM a reliable reviewer: Is LLM a Reliable Reviewer? A Comprehensive Evaluation of LLMon Automatic Paper Reviewing Tasks

• Benchmarking LLMs’ Judgments with No Gold Standard: Benchmarking LLMs’ Judgments with No Gold Standard

• Glider: GLIDER:Grading LLM Interactions and Decisions using Explainable Ranking

• aiXiv: aiXiv: A Next-Generation Open Access Ecosystem for Scientific Discovery Generated by AI Scientists

• ReviewRL: ReviewRL: Towards Automated Scientific Review with RL