CitePrism：面向引文审计与编辑诚信的人机协同AI
社会与信息网络
2026-05-27 v2 人工智能
数字图书馆
摘要
编辑和审稿人应确保稿件引用相关、准确、及时且符合伦理的文献，但稿件级别的引文审计在很大程度上仍是手动的、碎片化的且难以扩展。引文上下文、元数据质量、自引模式以及书目完整性都会影响参考文献是否恰当地支持了局部论点。我们提出了CitePrism，一个用于编辑引文审计的透明混合决策支持框架，它结合了LLM辅助的上下文推理、基于嵌入的语义相似度、元数据验证、面向诚信的标志以及人机协同的分析师审查。CitePrism提取引文邻域，丰富参考文献元数据，计算融合相关性得分，呈现元数据和自引审查提示，并支持基于可配置阈值的分流。在一项针对一篇包含104篇参考文献的路面工程案例研究稿件的初步验证中，与人工二元相关性标签的一致性达到了Cohen's kappa = 0.429。在操作阈值tau = 17时，CitePrism标记了所有人工标记为不相关的引文，同时也产生了需要分析师审查的误报。这些结果表明CitePrism可能支持保守的编辑筛选和引文质量分流，但并未确立其普遍的编辑性能。CitePrism旨在作为试点阶段的决策支持，而非自主的不当行为检测器或自动化编辑决策系统。在投入运营使用前，需要在不同稿件、领域、标注者、基线和部署环境中进行更广泛的验证。
引用
@article{arxiv.2605.16000,
title = {CitePrism: Human-in-the-Loop AI for Citation Auditing and Editorial Integrity},
author = {Gowrika Mahesh and Budanur Madappa Darshan Gowda and Kavana Gopladevarahalli Papegowda and Prajwal Basavaraj and Binh Vu and Swati Chandna and Mehrdad Jalali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16000},
year = {2026}
}
备注
30 pages, 5 main figures, 3 tables, appendices with interface screenshots and implementation details; pilot-stage framework and single-manuscript validation study