学术期刊论文审稿人的自动选择研究

对于学术期刊论文审稿,通常采用人工阅读待审论文的方式确定审稿人。这种方式不仅耗时,而且带有一定的主观性。如何辅助期刊编辑快速准确地为论文选择审稿人,对于缩短审稿周期、提高论文质量,都具有重要的意义。本文借鉴现代信息检索的思想,分别运用概率模型中的BM25模型和统计语言模型中的Jelinek Mercer平滑模型对论文审稿人的自动选择问题进行了研究。实验结果表明,使用Jelinek Mercer平滑模型自动选择的审稿人能够较好的覆盖论文主题,具有较高的准确性。