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Describing Papers and Reviewers' Competences by Taxonomy of Keywords

机译:用关键词分类法描述论文和评论者的能力

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摘要

This article focuses on the importance of the precise calculation ofsimilarity factors between papers and reviewers for performing a fair andaccurate automatic assignment of reviewers to papers. It suggests that papersand reviewers' competences should be described by taxonomy of keywords so thatthe implied hierarchical structure allows similarity measures to take intoaccount not only the number of exactly matching keywords, but in case ofnon-matching ones to calculate how semantically close they are. The paper alsosuggests a similarity measure derived from the well-known and widely-usedDice's coefficient, but adapted in a way it could be also applied between setswhose elements are semantically related to each other (as concepts in taxonomyare). It allows a non-zero similarity factor to be accurately calculatedbetween a paper and a reviewer even if they do not share any keyword in common.
机译:本文着重于精确计算论文与审稿人之间相似性因素的重要性,以进行公正,准确的审稿人对论文的自动分配。这表明,论文和审稿人的能力应通过关键词分类法来描述,这样隐含的层次结构就可以使相似性度量不仅考虑完全匹配的关键词的数量,而且在不匹配的关键词的情况下也要考虑它们在语义上的接近程度。本文还提出了一种相似性度量,该度量是从众所周知且广泛使用的Dice系数中得出的,但经过修改后也可以应用在元素之间彼此语义相关的集合之间(如分类法中的概念)。即使论文和审稿人没有共同的关键词,它也可以准确地计算出非零相似因子。

著录项

  • 作者

    Kalmukov, Yordan;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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