Comparative Study and Framework for Automated Summariser Evaluation: LangChain and Hybrid Algorithms

要約

自動エッセイスコア (AES) は、最先端のテクノロジーの 1 つであることが証明されています。
スコアリング手法はさまざまな目的に使用されます。
信頼できるスコアは、影響力のある変数に基づいて計算されます。
このような変数は、ドメインに基づいてさまざまな方法で計算できます。
研究は、特定のトピックに対するユーザーの理解に重点を置いています。
分析は、大規模言語モデルを使用したスコアインデックスに基づいています。
ユーザーは、最近学んだトピックの理解を比較対照することができます。
その結果は学習分析に活用され、学習能力の向上につながります。
この調査では、PDF ドキュメントを要約し、その内容に対するユーザーの理解を評価することに焦点を当てています。
このプロセスには、Langchain ツールを利用して PDF を要約し、重要な情報を抽出することが含まれます。
この手法を利用して、ユーザーが要約されたコンテンツをどの程度理解しているかを調査することを目的としています。

要約(オリジナル)

Automated Essay Score (AES) is proven to be one of the cutting-edge technologies. Scoring techniques are used for various purposes. Reliable scores are calculated based on influential variables. Such variables can be computed by different methods based on the domain. The research is concentrated on the user’s understanding of a given topic. The analysis is based on a scoring index by using Large Language Models. The user can then compare and contrast the understanding of a topic that they recently learned. The results are then contributed towards learning analytics and progression is made for enhancing the learning ability. In this research, the focus is on summarizing a PDF document and gauging a user’s understanding of its content. The process involves utilizing a Langchain tool to summarize the PDF and extract the essential information. By employing this technique, the research aims to determine how well the user comprehends the summarized content.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google