OmniReview 数据集与 Pro-MMoE 审稿人推荐框架
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OmniReview 数据集与 Pro-MMoE 审稿人推荐框架
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AI 综述
Yehua Huang 等作者提出 OmniReview 数据集与 Pro-MMoE 审稿人推荐框架。OmniReview 整合多源学术平台数据，经消歧流程构建，包含 202,756 条已核验审稿记录，并配套从召回率到精准专家识别的三层分级评测框架。 Pro-MMoE 将 LLM 生成的学者语义画像与任务自适应 MMoE 架构结合，用于保留细粒度专业特征并动态平衡相互冲突的评测目标。作者称实验显示该框架在 7 项指标中的 6 项达到 SOTA。
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最新进展11月11日 13:00
OmniReview：大规模审稿人推荐基准与 LLM 增强框架 Pro-MMoE报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AIOmniReview：大规模审稿人推荐基准与 LLM 增强框架 Pro-MMoE
OmniReview 数据集整合多源学术平台并经消歧流程构建，包含 202,756 条已核验审稿记录，同时提出从召回率到精准专家识别的三层分级评测框架。配套的 Pro-MMoE 框架将 LLM 生成的学者语义画像与任务自适应 MMoE 架构结合，以保留细粒度专业特征并动态平衡冲突的评测目标。实验显示 Pro-MMoE 在 7 项指标中的 6 项达到 SOTA。
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