論文の概要: Studying writer-suggestion interaction: A qualitative study to
understand writer interaction with aligned/misaligned next-phrase suggestion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00636v1
- Date: Mon, 1 Aug 2022 06:49:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-02 14:29:14.509913
- Title: Studying writer-suggestion interaction: A qualitative study to
understand writer interaction with aligned/misaligned next-phrase suggestion
- Title（参考訳）: 書き手・提案的相互作用の研究--順列・一致した次のフレーズによる書き手相互作用を理解するための質的研究
- Authors: Advait Bhat, Saaket Agashe, Niharika Mohile, Parth Oberoi, Ravi
Jangir, Anirudha Joshi
- Abstract要約: 著者が次回の提案とどのように相互作用するかを理解するための探索的質的研究を提案する。
我々はアマチュア作家にそれぞれ2本の映画レビューを書くよう依頼された研究を行った。
著者は、様々な複雑な方法で、次のフレーズの提案と対話することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.068049762564199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an exploratory qualitative study to understand how writers
interact with next-phrase suggestions. While there has been some quantitative
research on the effects of suggestion systems on writing, there has been little
qualitative work to understand how writers interact with suggestion systems and
how it affects their writing process - specifically for a non-native but
English writer. We conducted a study where amateur writers were asked to write
two movie reviews each, one without suggestions and one with. We found writers
interact with next-phrase suggestions in various complex ways - writers are
able to abstract multiple parts of the suggestions and incorporate them within
their writing - even when they disagree with the suggestion as a whole. The
suggestion system also had various effects on the writing processes -
contributing to different aspects of the writing process in unique ways. We
propose a model of writer-suggestion interaction for writing with GPT-2 for a
movie review writing task, followed by ways in which the model can be used for
future research, along with outlining opportunities for research and design.
- Abstract（参考訳）: 著者が次回の提案とどのように相互作用するかを理解するための探索的質的研究を提案する。
提案システムによる執筆への影響に関する定量的研究はいくつかあるが、著者が提案システムとどのように相互作用し、それが執筆プロセスにどのように影響するかを理解するための質的な研究はほとんど行われていない。
本研究は,アマチュアの作家に対して,映画レビューを2つ,提案無しで1つ,一緒に書くように依頼した。
著者は提案の複数の部分を抽象化して,その内容に含めることができる – たとえ提案全体に反対であっても – といった,さまざまな複雑な方法で,次のフレーズの提案と対話できることが分かったのです。
また,提案システムは,筆記プロセスの異なる側面に独特な方法で寄与する書記プロセスに様々な影響を及ぼした。
本稿では,映画レビュー作成タスクとしてgpt-2を用いた書き手間対話のモデルを提案し,そのモデルが今後の研究に利用できる方法と,研究・設計の機会の概要について述べる。
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