2024 年(第 12 届)“泰迪杯”C 题:竞赛论文的辅助自动评阅

2024-04-14 06:44

本文主要是介绍2024 年(第 12 届)“泰迪杯”C 题:竞赛论文的辅助自动评阅,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一、问题背景

近年来我国各领域各层次学科竞赛百花齐放,层出不穷,学生参与度也越来越高。随着参赛队伍的增加,评阅论文的工作量急剧增加,这对评阅论文的人力要求也越来越大。因此引入机器辅助评阅成为竞赛主办方的现实需求。 

在学术界,建立基于 AI 的学术论文自动评审模型已得到了许多研究者的关注。论文的自动评阅涉及多种传统的自然语言处理技术如文本分类、信息抽取、论辩挖掘等。近年来,随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展,特别是以 GPT 为代表的大语言模型的出现,进一步促进了论文自动评阅技术的发展,使得利用 AI 进行文本的自动评阅变得越来越可行,逐步从实验室走向学校和更多组织机构,成为当前的技术热点。但是在特定领域实现论文自动评阅仍然存在很多挑战,需要利用预训练的大语言模型适配具体的应用场景来解决问题。 

二、解决问题

1、构造论文质量特征

每个指标的分数范围为 0-10 分。

论文的完整性评价 

对照赛题,比对竞赛论文中相关问题的章节或段落,对论文的完整性进行评价。评估竞赛论文是否能完整解答赛题,并给出评价论文完整性的技术手段和评分标准。 

论文有无实质性工作 

对照赛题评阅要点,查找竞赛论文中相关问题的章节或段落,考察论文是否就赛题问题做出了相关的研究。需给出相关的技术方法和评价标准。 

摘要质量 

摘要与内容的一致性评价。评价摘要是否如实反映正文的中心思想,即衡量内容摘要与正文的相关性、一致性。需给出摘要质量评价指标及其依据。 

写作水平评价 

评价文字流畅性、写作规范(图、表、摘要)性和论文逻辑性。在传统论文评分(essay scoring)技术基础上,从文本通顺、立意分析、篇章结构、论证挖掘等维度进行探索,挖掘文本蕴含的论点论据、论证关系、结构信息,结合论证挖掘角度评估论文一致性、逻辑性,综合给出论文写作水平的评分。 

2、竞赛论文辅助评分

根据上面构造的各项评分指标建立论文的整体评分模型,根据提供的论文集,按照十分制给出每篇论文的综合评分,将结果保存到 result.xlsx 文件中。综合评分结果要求满足如下限制条件: 

8-10 分的不超过 3%;  

6-7 分的不少于 10%,6-10 分不超过 15%;  

4-5 分不少于 20%,4-10 分不超过 35%;  

其他的为 0-3 分。

一般而言,在综合评分中论文的完整性和写作水平的分数占比之和不超过 40%。

1 若使用预训练的大语言模型完成赛题任务,需要给出实现过程,如提问时使用的提示词及如何进一步利用提问结果。 

2 自 2022 年底 ChatGPT 发布以来,大语言模型的能力突飞猛进,可考虑将大语言模型技术应用于本次竞赛。一方面可考虑使用 ChatGPT、讯飞星火、文心一言、智谱清言等国内外大模型接口,基于大语言模型设计算法和构建合适的提示词等,辅助完成本赛题的任务。另一方面也可考虑微调训练开源大语言模型,例如 ChatGLM、Qwen、Baichuan 等系列开源大语言模型,设计训练任务,让知识赋能大语言模型以更好地解决问题。 

三、附件说明

附件 1 为竞赛论文集,附件 2 为赛题和参考评阅标准,附件 3 为 result.xlsx 的结果模板。

 1 result.xlsx 样例

论文编号

完整性

实质性

摘要

写作水平

综合评分

C001

……

……

……

……

……

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