Classification-based Reframing of Expert Matching Tasks Powered by Pretrained Models

DENG Jialiang; ZHU Jiadong; SHAO Changcheng; CHEN Guoliang; CHEN Pinghua

doi:10.11907/rjdk.251554

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Classification-based Reframing of Expert Matching Tasks Powered by Pretrained Models

Computer Software and Theory | 更新时间：2026-04-30

- Classification-based Reframing of Expert Matching Tasks Powered by Pretrained Models
- Software Guide Vol. 25, Issue 4, Pages: 123-131(2026)
- 作者机构：
  
  1.广东工业大学计算机学院，广东广州 510006
  2.佛山职业技术学院人工智能学院，广东佛山 528137
  3.广东工业大学管理学院，广东广州 510006
  4.广东省科技创新监测研究中心，广东广州 510033
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11907/rjdk.251554
  CLC： TP391
- Received：09 October 2025，
  
  Published：15 April 2026
- 稿件说明：
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邓家亮,祝家东,邵长城等.基于预训练模型的专家匹配任务分类重构[J].软件导刊,2026,25(04):123-131.

DENG Jialiang,ZHU Jiadong,SHAO Changcheng,et al.Classification-based Reframing of Expert Matching Tasks Powered by Pretrained Models[J].Software Guide,2026,25(04):123-131.
邓家亮,祝家东,邵长城等.基于预训练模型的专家匹配任务分类重构[J].软件导刊,2026,25(04):123-131. DOI： 10.11907/rjdk.251554.

DENG Jialiang,ZHU Jiadong,SHAO Changcheng,et al.Classification-based Reframing of Expert Matching Tasks Powered by Pretrained Models[J].Software Guide,2026,25(04):123-131. DOI： 10.11907/rjdk.251554.

摘要

在要求“小同行”评审的科研项目中，传统的专家匹配方法通常依赖项目描述与专家简历之间的双文本语义对齐，但在实际应用中面临专家简历数据稀缺、跨学科术语语义漂移等问题。为此，提出一种基于预训练模型的匹配任务分类重构模型：基于论文文本—专家标签数据对，训练一个从论文文本到专家标签的神经网络，将项目—专家匹配任务转化为“文本到标签”的分类问题。模型仅需项目描述作为输入，直接输出专家身份标签，从而绕过简历依赖并降低术语对齐难度。为解决中文专家标注数据稀缺问题，引入情感分类作为代理任务，系统评估BERT-base-Chinese、CNN、LSTM、RNN与SVM/TF-IDF五类模型的性能差异。实验表明，BERT-base-Chinese在自建跨学科专家数据集上的准确率和F1_weighted值均达到97%以上，明显优于其他模型，其全词掩码技术与分层微调策略能有效解决术语语义漂移问题。

Abstract

In research project evaluation scenarios requiring "small-circle peer review，" traditional expert retrieval/matching methods rely on semantic alignment between project descriptions and expert resumes（dual-text）， facing practical challenges such as scarcity of expert resume data and semantic drift of cross-disciplinary terms. To address these issues， this paper proposes a classification-based reframing model for matching tasks using pretrained models. Based on paper text-expert label data pairs， the model trains a neural network that maps paper text to expert labels， transforming the project-expert matching task into a "text-to-label" classification problem. The model requires only the project description as input and directly outputs expert identity labels， thereby bypassing the dependency on resumes and reducing the difficulty of term alignment. To mitigate the scarcity of annotated Chinese expert data， sentiment classification is introduced as a proxy task to systematically evaluate the performance differences among five models： BERT-base-Chinese， CNN， LSTM， RNN， and SVM/TF-IDF. Experiments show that BERT-base-Chinese achieves an accuracy rate above 97% and an F1_weighted-score above 97% on a self-constructed cross-disciplinary dataset， significantly outperforming other models. Its Whole Word Masking（WWM） technique and layered fine-tuning strategy effectively resolve term semantic drift.

关键词

Keywords

references

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