要点总结 #
随着科学论文数量的激增，如何快速识别具有高度原创性的研究成为一个重要问题。传统的同行评审虽然有效，但耗时且存在主观偏见。**大语言模型（LLMs）**凭借其强大的语义理解和文本生成能力，为原创性评估提供了新的可能性。本研究通过设计特定的提示词，利用生物医学领域的论文数据集，评估了多种LLMs在原创性评分（OS）、原创性类型（OT）和原创性描述（OD）方面的表现。
研究结果表明，LLMs能够通过原创性评分（OS）在一定程度上区分不同原创性水平的论文，但普遍评分过于宽松。GPT-4在生成可读性强的原创性描述（OD）方面表现最佳，能够从完整性、逻辑性和规律性角度解释评分和原创性类型。然而，LLMs的评估机制中，五种原创性类型（OT）并非完全独立，而是共同影响原创性评分（OS）。未来研究可以进一步优化提示词设计，提升LLMs在原创性评估中的表现。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究为利用大语言模型（LLMs）进行原创性评估提供了新的思路和方法。随着科学论文数量的快速增长，传统的同行评审面临时间和主观偏见的挑战。LLMs的引入不仅可以加速评审过程，还能提供更客观的评估结果。尽管当前LLMs的表现仍需改进，但其潜力不容忽视。未来，随着提示词设计的优化和多模态LLMs的应用，LLMs有望在科学评估中发挥更大的作用，推动科学研究的创新与发展。
深度解读 #
LLMs 评估原创性 #
本论文探讨了**大型语言模型（LLMs）**在零样本学习环境下评估科学论文原创性的潜力。通过设计特定的提示词（prompt），研究团队引导 LLMs 对生物医学论文的原创性进行定量和定性评估。评估指标包括原创性评分（OS）、原创性类型（OT）和原创性描述（OD）。研究结果表明，LLMs 能够在一定程度上通过 OS 区分不同原创性水平的论文，但其评分机制存在过于宽松的问题。特别是，GPT-4 在生成可读性强的 OD 方面表现突出，能够从完整性、逻辑性和规律性角度解释 OS 和 OT 的推理过程。然而，LLMs 的评估能力仍有待提升，尤其是在处理复杂原创性类型时，不同模型的表现差异显著。
原创性类型分析 #
论文深入分析了 LLMs 在评估原创性时识别的五种原创性类型（OT）：理论性、方法性、问题导向性、结果导向性和应用导向性。研究发现，诺贝尔奖论文中理论性原创性占比较高，而结果导向性原创性在生物医学论文中最为常见。通过卡方独立性检验，研究发现这些原创性类型并非完全独立，而是存在一定的共现关系。例如，方法性原创性常与问题导向性和应用导向性同时出现。此外，回归分析表明，所有五种原创性类型对 OS 都有正向影响，其中理论性和结果导向性原创性对评分的影响最大。这表明 LLMs 在评估原创性时，特别重视理论创新和研究结果的突破性。
评估数据集构建 #
研究团队构建了两个评估数据集：诺贝尔奖数据集和颠覆性指数（DI）数据集。诺贝尔奖数据集包括诺贝尔奖论文、诺贝尔奖得主的其他论文和随机论文，而 DI 数据集则根据颠覆性指数将论文分为颠覆性、发展性和一般性三类。这些数据集的构建为 LLMs 的评估能力提供了多样化的测试环境。研究结果表明，LLMs 能够有效区分不同原创性水平的论文，尤其是在诺贝尔奖数据集中，LLMs 对高原创性论文的评分显著高于其他论文。然而，LLMs 在 DI 数据集中的表现相对较弱，尤其是在区分发展性和一般性论文时，评分差异不明显。
LLMs 评估机制 #
论文详细探讨了 LLMs 在评估原创性时的推理机制。通过零样本学习，LLMs 能够根据提示词对论文的标题和摘要进行对比分析，生成原创性评分（OS）、原创性类型（OT）和原创性描述（OD）。研究发现，LLMs 的评分机制依赖于对原创性类型的识别，特别是理论性和结果导向性原创性对评分的影响最大。此外，LLMs 在生成 OD 时表现出较强的语义理解和文本生成能力，尤其是 GPT-4 能够生成逻辑清晰、内容完整的 OD。然而，LLMs 的评估结果存在一定的数字偏见，不同模型对同一论文的评分和原创性类型识别可能存在较大差异。
未来研究方向 #
论文指出了未来研究的几个重要方向。首先，跨学科评估是一个值得深入探讨的问题，因为不同学科的原创性评估标准可能存在显著差异。其次，未来的研究可以考虑使用全文输入而非仅使用标题和摘要，以提高评估的准确性。此外，多模态 LLMs 的引入可以进一步扩展评估范围，涵盖图表等非文本内容。最后，多智能体协作评估也是一个有潜力的研究方向，通过多个 LLMs 的协同工作，可以减少单一模型的偏见，提高评估结果的可靠性。这些方向的探索将为 LLMs 在科学评估中的应用提供新的思路和工具。
完整论文 #
