核心在于让模型理解审稿语境下的学术意图关系（相同/冲突/补充）。需明确场景目标、构建审稿专用标注数据、设计意图感知微调策略、引入专家反馈闭环优化。
构建智能审稿系统的文本语义比对模型，核心不在于堆砌，而在于让模型真正理解“两段文字在审稿语境下是否表达相同/冲突/补充的学术意图”。下面分四个关键环节讲清落地流程。
一、明确审稿场景下的语义比对目标
学术审稿不是通用文本相似度计算。比如：“实验样本量不足”和“建议扩大样本规模”语义高度一致；但“结果显著”和“p支持性（审稿意见支撑原文论点）、质疑性（指出逻辑漏洞或证据缺失）、补充性（提供新视角或延伸方法）。这个分类直接决定后续标注和模型设计方向。
二、构造高质量领域适配语料
通用语料（如STS-B）对审稿任务泛化性差。推荐三步构建专用数据：
三、选择轻量但可解释的建模路径
不建议直接微调LLM做端到端比对——推理慢、难调试、黑盒风险高。推荐分阶段设计：
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四、嵌入审稿工作流的验证机制
模型输出必须能被编辑快速验证，而非仅给一个分数：
基本上就这些。语义比对不是追求99%准确率，而是让模型成为审稿人的“语义协作者”——省掉机械比对时间，聚焦真正需要判断的学术分歧点。
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