要約
概要。
学術論文を執筆する場合、研究者は多くの場合、論文のレビューと要約にかなりの時間を費やして、関連する引用文献やデータを抽出して「序論」セクションと「関連研究」セクションを構成します。
この問題に対処するために、我々は、潜在的な参考文献のコレクションから研究の概要に関連する文を検索し、新しい論文の作成を支援するように設計された対話型システムである QuOTeS を提案します。
QuOTeS は、クエリ中心の抽出要約と高再現率情報検索の技術を統合して、科学文書の対話型のクエリ中心の要約を提供します。
システムのパフォーマンスを測定するために、参加者が研究に関連する論文をアップロードし、その使いやすさと作成される要約の品質の観点からシステムを評価する包括的なユーザー調査を実施しました。
結果は、QuOTeS がポジティブなユーザー エクスペリエンスを提供し、関連性があり、簡潔で完全な、クエリに焦点を当てた要約を一貫して提供することを示しています。
私たちは、システムのコードと実験中に収集した新しいクエリ中心の要約データセットを https://github.com/jarobyte91/quotes で共有しています。
要約(オリジナル)
Abstract. When writing an academic paper, researchers often spend considerable time reviewing and summarizing papers to extract relevant citations and data to compose the Introduction and Related Work sections. To address this problem, we propose QuOTeS, an interactive system designed to retrieve sentences related to a summary of the research from a collection of potential references and hence assist in the composition of new papers. QuOTeS integrates techniques from Query-Focused Extractive Summarization and High-Recall Information Retrieval to provide Interactive Query-Focused Summarization of scientific documents. To measure the performance of our system, we carried out a comprehensive user study where participants uploaded papers related to their research and evaluated the system in terms of its usability and the quality of the summaries it produces. The results show that QuOTeS provides a positive user experience and consistently provides query-focused summaries that are relevant, concise, and complete. We share the code of our system and the novel Query-Focused Summarization dataset collected during our experiments at https://github.com/jarobyte91/quotes.
arxiv情報
| 著者 | Juan Ramirez-Orta,Eduardo Xamena,Ana Maguitman,Axel J. Soto,Flavia P. Zanoto,Evangelos Milios |
| 発行日 | 2023-06-20 18:43:24+00:00 |
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