論文の概要: An Interactive UI to Support Sensemaking over Collections of Parallel Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06264v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 01:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 20:05:33.174206
• Title: An Interactive UI to Support Sensemaking over Collections of Parallel Texts
• Title（参考訳）: 並列テキストコレクション上でのセンスメイキングを支援するインタラクティブUI
• Authors: Joyce Zhou, Elena Glassman, Daniel S. Weld
• Abstract要約: 大量の論文のコーパスでは、相互に比較し、相互に比較することが認知的に求められています。 AVTALERは、人々のユニークなスキル、文脈認識、知識を、自動化の強みと組み合わせて提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.401895433726558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientists and science journalists, among others, often need to make sense of a large number of papers and how they compare with each other in scope, focus, findings, or any other important factors. However, with a large corpus of papers, it's cognitively demanding to pairwise compare and contrast them all with each other. Fully automating this review process would be infeasible, because it often requires domain-specific knowledge, as well as understanding what the context and motivations for the review are. While there are existing tools to help with the process of organizing and annotating papers for literature reviews, at the core they still rely on people to serially read through papers and manually make sense of relevant information. We present AVTALER, which combines peoples' unique skills, contextual awareness, and knowledge, together with the strength of automation. Given a set of comparable text excerpts from a paper corpus, it supports users in sensemaking and contrasting paper attributes by interactively aligning text excerpts in a table so that comparable details are presented in a shared column. AVTALER is based on a core alignment algorithm that makes use of modern NLP tools. Furthermore, AVTALER is a mixed-initiative system: users can interactively give the system constraints which are integrated into the alignment construction process.
• Abstract（参考訳）: 科学者や科学ジャーナリストは、しばしば、多くの論文と、彼らがスコープ、焦点、発見、その他の重要な要素でどのように互いにどのように比較するかを理解する必要がある。 しかし、大量の論文のコーパスでは、相互に比較し、相互に比較することが認知的に求められています。 レビュープロセスのコンテキストやモチベーションを理解するだけでなく、ドメイン固有の知識を必要とすることが多いため、このレビュープロセスを完全に自動化することは不可能です。 文学レビューのための論文の整理と注釈作成のプロセスを支援する既存のツールもあるが、中核となるのは、論文を連続的に読み、関連する情報を手作業で理解することである。 AVTALERは、人々のユニークなスキル、文脈認識、知識を、自動化の強みと組み合わせて提示する。 紙コーパスから同等のテキストの抜粋のセットを与えられた場合、テーブル内のテキストの抜粋を対話的にアライメントすることで、紙の属性をセンスメイキングし、コントラストするユーザをサポートする。 AVTALERは、現代のNLPツールを利用するコアアライメントアルゴリズムに基づいている。 さらに、AVTALERは混合開始システムであり、ユーザーはアライメント構築プロセスに統合されたシステム制約を対話的に提供することができる。

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