基于方面的情感演化及其与多轮同行评审中评审轮次的相关性：一种深度学习方法

arXiv cs.CL 论文
sentiment-analysis peer-review deep-learning aspect-based nlp scientific-evaluation bert

摘要

本文利用深度学习方法（LCF-BERT-CDM）研究了《自然·通讯》多轮同行评审中方面级情感的分布与演化，实现了82.65%的宏F1值，并发现随着评审轮次增加，正面情感上升而负面情感下降。

arXiv:2606.24188v1 公告类型：新 摘要：从同行评审评论的文本内容中挖掘情感信息，可为科学评价过程提供有价值的见解。然而，以往的研究常受限于粗粒度分析且缺乏对评审轮次的区分。值得注意的是，评审者在多个评审阶段中关注点和情感倾向的动态变化仍未得到充分探索。为弥补这一空白，本研究考察了方面级情感的分布与演化，并探讨其与评审轮次数量的相关性。我们首先对《自然·通讯》中11,063篇已接收论文的多轮评审评论进行分割，识别出细粒度的评审方面聚类。随后构建了约5,000条评审语句的人工标注语料库。基于该数据集，我们训练了一系列基于深度学习的方面情感分类模型。其中，LCF-BERT-CDM模型表现最佳，宏F1值达到82.65%。后续统计分析揭示了一致趋势：随着评审轮次增加，正面情感比例上升，而负面情感比例下降。相关性分析进一步表明，方面情感得分与评审轮次总数呈负相关。相关性较强的关键方面包括“实验”、“研究意义”和“结果分析”。
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缓存时间: 2026/06/24 07:45 

# 基于方面的情感演化及其与多轮同行评审中评审轮次的相关性：一种深度学习方法  
来源：https://arxiv.org/abs/2606.24188  
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> 摘要：从同行评审评论文本中挖掘情感信息，可为科学评估过程提供有价值的见解。然而，以往的研究往往受限于粗粒度分析，且缺乏对不同评审轮次的区分。值得注意的是，评审者在多个评审阶段中关注点和情感倾向的动态变化仍未得到充分探索。为弥补这一空白，本研究考察了方面级情感的分布与演化，并探讨其与评审轮次数量的相关性。我们首先对来自Nature Communications的11,063篇已接收论文的多轮评审意见进行分割，并识别细粒度的评审方面聚类。随后构建了一个约5,000条评审句子的人工标注语料库。利用该数据集，我们训练了一系列基于深度学习的方面情感分类模型。其中，LCF-BERT-CDM模型表现最佳，宏F1分数达到82.65%。后续统计分析显示出一致趋势：随着评审轮次增加，积极情感比例上升，消极情感比例下降。相关性分析进一步表明，方面情感分数与总评审轮次数量呈负相关。相关性较强的关键方面包括“实验”、“研究意义”和“结果分析”。

## 提交历史

作者：张成志 \[查看电子邮件（https://arxiv.org/show-email/2dec3645/2606.24188）\] **\[v1\]** 2026年6月23日星期二 06:14:00 UTC（40,598 KB）

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