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标签：期刊推荐×
6月29日
10:06
10:06arXiv: DeepSeek@Yanglin Yan, Zicheng Xie, Tianchen Gao, Rui Pan, Hansheng Wang
本文提出一种基于LLM的语义对齐框架，将期刊推荐转化为稿件内容与期刊范围描述的语义匹配问题。该框架无需任务特定训练，可直接利用LLM从标题、摘要、关键词和候选期刊信息中推断适合性。实验使用DeepSeek-V3在49个统计及相关领域期刊的23,609篇文章上进行，Top-3、Top-5和Top-10准确率分别为40.23%、53.67%和70.05%。加入参考文献信息普遍提升推荐性能，重复运行的平均Top-5 Jaccard相似度达84%，且框架能生成可解释的推理输出。
论文DeepSeek-V3语义对齐期刊推荐学术信息
推荐理由：这篇论文用DeepSeek-V3搞期刊推荐，不用训练直接匹配，23,609篇文章上Top-5超53%，比传统方法更灵活还带解释。
原文
6月16日
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