2024 年(第 12 届)“泰迪杯”数据挖掘挑战赛—— C 题：竞赛论文的辅助自动评阅完整思路与源代码分享

迎接挑战：深度解析2024年"泰迪杯"第12届数据挖掘挑战赛——C题：论文自动评阅的智能策略与源码分享

在当今学术界，各领域的竞赛如雨后春笋般涌现，吸引了众多学子积极参与。然而，随着参赛队伍的壮大，论文评阅工作量日益庞大，人工评阅的压力也随之攀升。正是在这个背景下，借助人工智能的力量进行论文评阅的需求日益迫切。AI论文评阅，凭借深度学习和自然语言处理技术的飞跃，如GPT的引领，正逐步从实验室走向更为广泛的场景，成为学术界的新热点。

智能评阅的关键要素

要实现论文的智能评阅，首先需要构建一套全面的评分体系，它包括以下几个关键环节：

1. 论文质量特征构建




1. 论文完整性: 比对竞赛题目，分析论文是否充分解答，通过文本分析技术衡量论文结构的完整度。


2. 实质性工作: 检查论文是否针对问题进行了深度研究，通过信息抽取和论辩挖掘技术验证研究的深度。


3. 摘要质量: 比较摘要与正文的一致性，运用情感分析和语义理解技术评估摘要的准确性。


4. 写作水平: 通过深度文本分析，考察文字流畅性、规范性，以及逻辑连贯性，挖掘文本中的论点、论据和论证关系。

智能评阅的实施步骤

1. 数据预处理：从PDF中提取论文正文内容，为后续的分析做准备。
2. 设计问题模板：针对每个评分点，定制清晰的问题表述，确保ChatGPT能准确理解并作出评价。
3. 调用AI引擎：使用设计的问题模板向ChatGPT请求反馈，设置参数以保证回答的准确度和相关性。
4. 结果解析：解析ChatGPT的回复，转化为数值化的评分，依赖于NLP技术的精准解读。
5. 综合评估：根据各指标重要性加权，得出论文的综合评分，并确保评分分布符合预设要求。

竞赛论文智能评分实践

1. 通过评分函数计算论文的各个维度得分，权重分配考虑各指标影响力。
2. 遵循评分要求，调整分数以确保评分分布符合预设比例，如8-10分占比不超过3%，6-10分不超过15%等。
3. 严格检查评分结果，确保其满足所有规定，展现出论文评阅的智能精准。

此次"泰迪杯"挑战赛C题，不仅展示了论文评阅的创新思路，更是为学术界智能工具的运用提供了一个实战平台。随着技术的不断进步，我们期待看到更多智能评阅解决方案在未来的竞赛中大放异彩。