要約
議論的なライティングでは、ライターは階層的なライティングの目標をブレインストーミングし、議論の説得力を確保し、草稿を通じて計画を修正して整理する必要があります。
大規模言語モデル (LLM) の最近の進歩により、チャット インターフェイス (ChatGPT など) を介した対話型のテキスト生成が可能になりました。
ただし、このアプローチでは、暗黙的な執筆コンテキストとユーザーの意図が無視されることが多く、ユーザーの制御と自律性のサポートが不足し、センスメイキングと執筆計画の修正に対する支援が限られています。
これらの課題に対処するために、私たちは AI 対応のライティング アシスタント システムである VISAR を導入します。これは、ライターがライティングのコンテキスト内でブレインストーミングと階層目標の修正を支援し、同期したテキスト編集とビジュアル プログラミングを通じて議論の構造を整理し、議論のきっかけとなる推奨事項によって説得力を高めることを支援するように設計されています。
VISAR を使用すると、ユーザーは自動ドラフト プロトタイピングを使用して執筆計画を探索、実験、検証することができます。
対照的なラボ研究により、議論的な執筆計画プロセスを促進する際の VISAR の使いやすさと有効性が確認されました。
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 | 2023-07-27 20:24:42+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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