LimGen: Probing the LLMs for Generating Suggestive Limitations of Research Papers

要約

限界を検討することは、学術研究のレビュープロセスにおいて重要なステップであり、研究に決定力が欠けていたり、強化が必要な可能性がある側面を明らかにします。
これは、読者がさらなる研究へのより広範な影響を検討するのに役立ちます。
この記事では、研究論文向けの示唆的制限生成 (SLG) という斬新で挑戦的なタスクを紹介します。
私たちは、ACL アンソロジーからの 4,068 件の研究論文とそれに関連する制限を含む \textbf{\textit{LimGen}} と呼ばれるデータセットをコンパイルします。
関連する課題、実践的な洞察、潜在的な機会を徹底的に調査することにより、示唆的な制限を生み出すために大規模言語モデル (LLM) を活用するためのいくつかのアプローチを調査します。
LimGen データセットとコードには、\url{https://github.com/arbmf/LimGen} からアクセスできます。

要約(オリジナル)

Examining limitations is a crucial step in the scholarly research reviewing process, revealing aspects where a study might lack decisiveness or require enhancement. This aids readers in considering broader implications for further research. In this article, we present a novel and challenging task of Suggestive Limitation Generation (SLG) for research papers. We compile a dataset called \textbf{\textit{LimGen}}, encompassing 4068 research papers and their associated limitations from the ACL anthology. We investigate several approaches to harness large language models (LLMs) for producing suggestive limitations, by thoroughly examining the related challenges, practical insights, and potential opportunities. Our LimGen dataset and code can be accessed at \url{https://github.com/arbmf/LimGen}.

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