En väsentlig del av en expertsökningsuppgift, t.ex. att matcha granskare med inlämnade handlingar, är förmågan att modellera en persons sakkunskap på grundval av handlingar. Vi utvärderar flera åtgärder av sambandet mellan ett dokument som ska granskas och en författare, representerat av deras tidigare dokument. Vi jämför språkmodellbaserade metoder med en ny ämnesmodell, Author-Persona-Topic (APT). I denna modell kan varje författare skriva under en eller flera "personas", som representeras som oberoende distributioner över dolda ämnen. Exempel på tidigare papper skrivna av potentiella granskare hämtas från Rexa databasen, som utdrag och disambiguates författaren nämner från dokument som samlats in från webben. Vi utvärderar modellerna med hjälp av en granskare matchande uppgift baserat på bedömningar av mänsklig relevans som avgör hur väl de föreslagna granskarnas expertis matchar en inlämning. Vi finner att APT-ämnesmodellen överträffar de andra modellerna.
I ett nyligen utfört arbete med att matcha artiklar med granskare REF föreslår författarna en ny ämnesmodell, Author-Persona-Topic (APT).
Expertise modeling for matching papers with reviewers
{'venue': "KDD '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}