arXiv cs.AI· Yueran Tian, Huizhi Liang·· 11 小时前AI 评分29
NoveltyScope：面向科学论文证据化新颖性评估的多智能体研究助手
NoveltyScope: A Multi-Agent Research Assistant for Evidence-Grounded Novelty Assessment of Scientific Papers
AI 导读
NoveltyScope 是一个将科学论文与检索到的先前工作对比、输出结构化报告和五级新颖性评分的原型系统，采用 Prosecutor、Defender、Judge、Critic 四个评分角色，Judge 评分最多修订一次。
正文 · AI 翻译
摘要：NoveltyScope 是一个原型系统，它将一篇科学论文与检索到的先前工作进行对比，并生成结构化报告和五级新颖性评分。该系统提取核心任务以及至多两项作者声称的贡献，然后使用 BM25 和稠密检索并结合倒数排名融合，在封闭的本地语料库中进行搜索。贡献对比会请求成对段落以寻找可能的反驳，并对照缓存的源文本核查引文。四个评分角色（检察官、辩护人、法官和批评者）使用所得证据，法官的评分至多修订一次。评估使用 50 个类别平衡的 RINoBench 样本，其想法级标签在全文输入下得以保留。使用 Gemini 时，单 LLM 和多智能体评分的平均绝对误差分别为 1.48 和 1.26；使用 Qwen3 时分别为 1.22 和 1.16。向量相似度基线的误差为 1.68。一个 HiCLIP 案例研究展示了贡献对比和成对证据段落。总体而言，结果证明了基于证据的新颖性评估的可行性，并表明在两种评估模型中，多智能体配置的评分误差均低于其单 LLM 对应配置。
| 评论： | 13 页，1 幅图 |
| 主题： | 信息检索（cs.IR）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.22703 [cs.IR] |
| （或 arXiv:2610.22703v1 [cs.IR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22703 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Yueran Tian [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 15 日星期四 22:09:25 UTC（1,236 KB）
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