要約
タイトル:VISAR:ビジュアルプログラミングと迅速な下書きプロトタイプを備えた人間-AIの論述ライティングアシスタント。
要約:論述ライティングにおいて、筆者は階層的なライティングゴールを考案し、自分の議論の説得力を確認し、下書きを通じて計画を改訂して組織化する必要があります。 最近の大規模言語モデル(LLM)の進歩により、チャットインターフェース(例:ChatGPT)を介した対話型テキスト生成が可能になりました。 しかし、このアプローチはしばしば暗黙のライティングコンテキストやユーザーの意図を無視し、ユーザーの制御や自律性のサポートを欠き、文章計画の意味の理解や改定のための限定的な支援しか提供しません。 これらの課題に対処するため、私たちはVISARを紹介します。VISARは、ライティングコンテキスト内で階層的なゴールを考案し、テキスト編集とビジュアルプログラミングを同期して議論構造を組織化し、論述スパークの推奨事項によって説得力を高めるのに役立つAIに対応したライティングアシスタントシステムです。VISARを使用することで、自動下書きプロトタイプを使用してライティング計画を探索、実験、検証することができます。制御された実験でVISARの利用可能性と効果が確認されました。
要点:
– VISARは、ライティングコンテキスト内で階層的なライティングゴールを考案し、テキスト編集とビジュアルプログラミングを同期して議論構造を組織化し、論述スパークの推奨事項によって説得力を高めるAIに対応したライティングアシスタントシステムである。
– VISARを使用することで、自動下書きプロトタイプを使用してライティング計画を探索、実験、検証することができる。
– クローズドラボの実験により、VISARの利用可能性と効果が確認された。
– 大規模言語モデル(LLMs)によるチャットインターフェースを使用したアプローチでは、ライティングコンテキストやユーザーの意図を無視し、ユーザーの制御や自律性のサポートを欠き、文章計画の意味の理解や改定のための限定的な支援しか提供しない課題がある。
要約(オリジナル)
In argumentative writing, writers must brainstorm hierarchical writing goals, ensure the persuasiveness of their arguments, and revise and organize their plans through drafting. Recent advances in large language models (LLMs) have made interactive text generation through a chat interface (e.g., ChatGPT) possible. However, this approach often neglects implicit writing context and user intent, lacks support for user control and autonomy, and provides limited assistance for sensemaking and revising writing plans. To address these challenges, we introduce VISAR, an AI-enabled writing assistant system designed to help writers brainstorm and revise hierarchical goals within their writing context, organize argument structures through synchronized text editing and visual programming, and enhance persuasiveness with argumentation spark recommendations. VISAR allows users to explore, experiment with, and validate their writing plans using automatic draft prototyping. A controlled lab study confirmed the usability and effectiveness of VISAR in facilitating the argumentative writing planning process.
arxiv情報
著者 | Zheng Zhang,Jie Gao,Ranjodh Singh Dhaliwal,Toby Jia-Jun Li |
発行日 | 2023-04-16 15:29:03+00:00 |
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提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI