Betsy Paper Finder Logic

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flowchart TD A[毎月1日 09:00
Hermes Cron 起動] --> B[update_papers_rag.py 実行] B --> C[既存論文データ読込
collected_papers.json] C --> D{2026-12-01 を過ぎたか？} D -- はい --> D1[Archive Mode
新規収集停止
検索機能のみ維持] D1 --> Z[終了] D -- いいえ --> E[検索期間計算
直近3か月] E --> F[E5 Embedding モデル読込
multilingual-e5-small] F --> G0[静的基礎文献 DOI 確認
VMamba / VM-UNet / GroupMamba 等] F --> G[OpenAlex 検索
直近3か月・Memory/Scan Query Set] G --> H[一次フィルタリング] H --> H1[Article のみ] H1 --> H2[期間内に出版] H2 --> H3[DOI 必須] H3 --> H4[タイトル長 ≥ 20] H4 --> I[DOI による重複除去] G0 --> I I --> J{新規論文あり？} J -- いいえ --> J1[既存データで HTML 再生成] J1 --> J2[betsy.monster へ再配置] J2 --> Z J -- はい --> K[タイトル＋要旨
Embedding 作成] K --> L[研究指向 Anchor 評価] L --> L1[Scan Design 30%] L --> L2[Training Memory 25%] L --> L3[Medical Segmentation 20%] L --> L4[Baseline Family 10%] L --> L5[Fusion 10%] L --> L6[Empirical Trade-off 5%] L1 --> M L2 --> M L3 --> M L4 --> M L5 --> M L6 --> M M[sem_score 計算] M --> N[Venue Bonus
Citation Bonus 加算] N --> O[Phase1 Score 算出] O --> P[Off-topic Penalty 判定] P --> P1{生成系論文か？} P1 -- はい --> P2[-0.15 ペナルティ] P1 -- いいえ --> Q P2 --> Q Q[Phase1 Score 順にソート] --> R[Top30 選抜] R --> S[DeepSeek Judge
MICCAI Reviewer Mode] S --> T{DeepSeek 成功？} T -- いいえ --> U[Final Score = Phase1 Score] T -- はい --> V[Final Score =
0.7×DS Score + 0.3×Phase1 Score] U --> W V --> W W[特別加点] W --> W1[Core Family Bonus
VMamba / VM-UNet / U-Mamba 等] W --> W2[Scan Design / Grouping Bonus] W --> W3[Training Memory / Resource Bonus] W --> W4[Fusion / Profiling Bonus] W1 --> X W2 --> X W3 --> X W4 --> X X[最終スコア] X --> Y{Final Score ≥ 0.65 ?} Y -- いいえ --> Y1[除外] Y -- はい --> Y2[候補リストへ] Y1 --> AA Y2 --> AA AA[最終順位付け] AA --> AB[Top10 採用] AB --> AC[既存論文データと統合] AC --> AD[collected_papers.json 更新] AD --> AE[HTML 生成] AE --> AF[betsy.monster へデプロイ] AF --> Z[終了]

READY flow

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ソース / 取得フィルタスコアリング DeepSeek ボーナス / 採用判定ペナルティ / 除外デプロイ

中文说明

这张图展示的是 Betsy 现在真实在跑的找论文逻辑：不是泛泛抓热门论文，而是尽量筛出更可能进入 BiUMamba 的 Related Work、Method 和后续实验设计的论文。

前半段负责“广泛但可控地找候选”
中段用 Multi-Anchor + venue/citation 做研究导向排序
后段用 DeepSeek reviewer 视角做二次判断
最后只保留高质量 Top10，允许空仓，不为了凑数降低标准

日本語説明

この図は、Betsy の論文探索パイプラインの実運用ロジックを示しています。目的は一般的な人気論文推薦ではなく、BiUMamba の Related Work・Method・今後の実験に本当に効く論文を厳しく残すことです。

前半は候補論文を広く集める段階
中盤は Multi-Anchor と venue/citation で研究寄りに再順位付け
後半は DeepSeek を MICCAI reviewer mode で使って精査
最後は Top10 のみ採用し、基準未満なら 0 件を許容します

Mermaid source

flowchart TD

    A[毎月1日 09:00<br/>Hermes Cron 起動]
    --> B[update_papers_rag.py 実行]

    B --> C[既存論文データ読込<br/>collected_papers.json]

    C --> D{2026-12-01 を過ぎたか？}

    D -- はい --> D1[Archive Mode<br/>新規収集停止<br/>検索機能のみ維持]
    D1 --> Z[終了]

    D -- いいえ --> E[検索期間計算<br/>直近3か月]

    E --> F[E5 Embedding モデル読込<br/>multilingual-e5-small]

    F --> G0[静的基礎文献 DOI 確認<br/>VMamba / VM-UNet / GroupMamba 等]
    F --> G[OpenAlex 検索<br/>直近3か月・Memory/Scan Query Set]

    G --> H[一次フィルタリング]

    H --> H1[Article のみ]
    H1 --> H2[期間内に出版]
    H2 --> H3[DOI 必須]
    H3 --> H4[タイトル長 ≥ 20]
    H4 --> I[DOI による重複除去]
    G0 --> I

    I --> J{新規論文あり？}

    J -- いいえ --> J1[既存データで HTML 再生成]
    J1 --> J2[betsy.monster へ再配置]
    J2 --> Z

    J -- はい --> K[タイトル＋要旨<br/>Embedding 作成]

    K --> L[研究指向 Anchor 評価]

    L --> L1[Scan Design 30%]
    L --> L2[Training Memory 25%]
    L --> L3[Medical Segmentation 20%]
    L --> L4[Baseline Family 10%]
    L --> L5[Fusion 10%]
    L --> L6[Empirical Trade-off 5%]

    L1 --> M
    L2 --> M
    L3 --> M
    L4 --> M
    L5 --> M
    L6 --> M


    M[sem_score 計算]

    M --> N[Venue Bonus<br/>Citation Bonus 加算]

    N --> O[Phase1 Score 算出]

    O --> P[Off-topic Penalty 判定]

    P --> P1{生成系論文か？}

    P1 -- はい --> P2[-0.15 ペナルティ]
    P1 -- いいえ --> Q

    P2 --> Q

    Q[Phase1 Score 順にソート]
    --> R[Top30 選抜]

    R --> S[DeepSeek Judge<br/>MICCAI Reviewer Mode]

    S --> T{DeepSeek 成功？}

    T -- いいえ --> U[Final Score = Phase1 Score]

    T -- はい --> V[Final Score =<br/>0.7×DS Score + 0.3×Phase1 Score]

    U --> W
    V --> W

    W[特別加点]

    W --> W1[Core Family Bonus<br/>VMamba / VM-UNet / U-Mamba 等]

    W --> W2[Scan Design / Grouping Bonus]

    W --> W3[Training Memory / Resource Bonus]

    W --> W4[Fusion / Profiling Bonus]

    W1 --> X
    W2 --> X
    W3 --> X
    W4 --> X

    X[最終スコア]

    X --> Y{Final Score ≥ 0.65 ?}

    Y -- いいえ --> Y1[除外]

    Y -- はい --> Y2[候補リストへ]

    Y1 --> AA
    Y2 --> AA

    AA[最終順位付け]

    AA --> AB[Top10 採用]

    AB --> AC[既存論文データと統合]

    AC --> AD[collected_papers.json 更新]

    AD --> AE[HTML 生成]

    AE --> AF[betsy.monster へデプロイ]

    AF --> Z[終了]