PD$^3$：基于适应多智能体辩论的项目重复检测框架
人工智能
2025-05-26 v1 计算与语言
机器学习
摘要
项目重复检测对于项目质量评估至关重要，通过防止对已研究的项目进行新投资，提高了资源利用效率。它需要理解高层语义并生成具有建设性和实用价值的反馈。现有检测方法依赖基本的词或句子级比较，或仅应用大型语言模型，缺乏对专家有价值的见解和对项目内容与评审标准的深入理解。为此，我们提出了 PD，即通过适应多智能体辩论实现的项目重复检测框架。受现实中专家辩论的启发，采用公平竞争格式引导多智能体辩论检索相关项目。对于反馈，融合定性与定量分析以提高实用性。使用超过 800 项真实世界电力项目数据（覆盖 20 多个专业领域）进行评估，结果表明该方法在两个下游任务中分别优于现有方法 7.43% 和 8.00%。此外，我们建立了一个在线平台 Review Dingdang，以协助电力专家，已在 100 多项新提出的项目中节省 573 万美元的初始检测成本。
引用
@article{arxiv.2505.17492,
title = {PD$^3$: A Project Duplication Detection Framework via Adapted Multi-Agent Debate},
author = {Dezheng Bao and Yueci Yang and Xin Chen and Zhengxuan Jiang and Zeguo Fei and Daoze Zhang and Xuanwen Huang and Junru Chen and Chutian Yu and Xiang Yuan and Yang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.17492},
year = {2025}
}
备注
17 pages, 9 figures