发布 Novelty Reviewer 数据集与模型

研究团队 Abeer Mostafa 等人在 arXiv 上发布了 Novelty Reviewer 数据集及模型。该数据集基于 2022 至 2025 年间 ICLR 和 NeurIPS 会议的 37,899 份投稿，共包含 102,021 份官方审稿记录，旨在支持自动化新颖性评估研究。 团队利用该大规模数据集微调了大语言模型，使其能够捕捉与审稿人对齐的新颖性评估行为。给定一篇手稿，模型框架会提取其想法、方法和主张的结构化表示，并检索语义相关的论文以构建知识图谱，从而实现概念层面的对比分析。 基于检索到的证据，模型生成校准后的新颖性分数及类人解释性评估。研究表明，该方法相较于现有方案减少了高估现象并提高了评估一致性。目前，数据集、模型代码及相关文档均已公开，以促进同行评审领域的进一步研究。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。