論文の概要: The Semantic Reader Project: Augmenting Scholarly Documents through
AI-Powered Interactive Reading Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14334v2
- Date: Sun, 23 Apr 2023 09:12:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 20:40:31.378711
- Title: The Semantic Reader Project: Augmenting Scholarly Documents through
AI-Powered Interactive Reading Interfaces
- Title(参考訳): the semantic reader project:aiを利用したインタラクティブ読書インタフェースによる学術文書の拡張
- Authors: Kyle Lo, Joseph Chee Chang, Andrew Head, Jonathan Bragg, Amy X. Zhang,
Cassidy Trier, Chloe Anastasiades, Tal August, Russell Authur, Danielle
Bragg, Erin Bransom, Isabel Cachola, Stefan Candra, Yoganand Chandrasekhar,
Yen-Sung Chen, Evie Yu-Yen Cheng, Yvonne Chou, Doug Downey, Rob Evans,
Raymond Fok, Fangzhou Hu, Regan Huff, Dongyeop Kang, Tae Soo Kim, Rodney
Kinney, Aniket Kittur, Hyeonsu Kang, Egor Klevak, Bailey Kuehl, Michael
Langan, Matt Latzke, Jaron Lochner, Kelsey MacMillan, Eric Marsh, Tyler
Murray, Aakanksha Naik, Ngoc-Uyen Nguyen, Srishti Palani, Soya Park, Caroline
Paulic, Napol Rachatasumrit, Smita Rao, Paul Sayre, Zejiang Shen, Pao
Siangliulue, Luca Soldaini, Huy Tran, Madeleine van Zuylen, Lucy Lu Wang,
Christopher Wilhelm, Caroline Wu, Jiangjiang Yang, Angele Zamarron, Marti A.
Hearst, Daniel S. Weld
- Abstract要約: 本稿では,研究論文を対象とした動的読解インタフェースの自動作成を目的としたセマンティック・リーダー・プロジェクトについて述べる。
10のプロトタイプインターフェースが開発され、300人以上の参加者と現実世界のユーザが読書体験を改善している。
本論文は,研究論文を読む際,学者と公衆の面を巡って構築する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 54.2590226904332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scholarly publications are key to the transfer of knowledge from scholars to
others. However, research papers are information-dense, and as the volume of
the scientific literature grows, the need for new technology to support the
reading process grows. In contrast to the process of finding papers, which has
been transformed by Internet technology, the experience of reading research
papers has changed little in decades. The PDF format for sharing research
papers is widely used due to its portability, but it has significant downsides
including: static content, poor accessibility for low-vision readers, and
difficulty reading on mobile devices. This paper explores the question "Can
recent advances in AI and HCI power intelligent, interactive, and accessible
reading interfaces -- even for legacy PDFs?" We describe the Semantic Reader
Project, a collaborative effort across multiple institutions to explore
automatic creation of dynamic reading interfaces for research papers. Through
this project, we've developed ten research prototype interfaces and conducted
usability studies with more than 300 participants and real-world users showing
improved reading experiences for scholars. We've also released a production
reading interface for research papers that will incorporate the best features
as they mature. We structure this paper around challenges scholars and the
public face when reading research papers -- Discovery, Efficiency,
Comprehension, Synthesis, and Accessibility -- and present an overview of our
progress and remaining open challenges.
- Abstract(参考訳): 学術出版物は学者から他者への知識移転の鍵となる。
しかし、研究論文は情報密度が高く、科学文献の量が増えるにつれて、読解プロセスを支援する新しい技術の必要性が高まっている。
インターネット技術によって変革された論文の発見プロセスとは対照的に、研究論文を読む経験は数十年でほとんど変わっていない。
研究論文を共有するためのpdfフォーマットは、ポータビリティのために広く使われているが、静的コンテンツ、低視野の読者に対するアクセシビリティの低さ、モバイルデバイスでの読み取りの難しさなど、大きな欠点がある。
この論文では、"AIとHCIパワーの最近の進歩は、インテリジェントでインタラクティブで、アクセス可能な読み込みインターフェース -- レガシPDFであっても?
本稿では,研究論文を対象とした動的読解インタフェースの自動作成を,複数の機関で共同で進めるSemantic Reader Projectについて述べる。
本研究により,300人以上の参加者と現実世界のユーザを対象に,学習者の読書体験の向上を図った10種類のプロトタイプインタフェースを開発し,ユーザビリティ研究を行った。
また、研究論文が成熟するにつれて、最高の機能を組み込むためのプロダクションリーディングインターフェイスもリリースしました。
本論文は,研究論文(発見,効率,理解,合成,アクセシビリティ)を読む際に,学者や公衆の面を中心に構築し,その進展の概要と今後の課題について述べる。
関連論文リスト
- AI Literature Review Suite [0.0]
総合的な文献レビューを提供するために、いくつかの機能を統合するAI Literature Review Suiteを紹介します。
このツールは、オープンアクセス科学、大規模言語モデル(LLM)、自然言語処理の力を活用して、PDFファイルの検索、ダウンロード、整理を可能にする。
このスイートには、組織、対話、クエリのための統合プログラムや、文献レビューの要約も備えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-27T17:30:31Z) - Beyond Summarization: Designing AI Support for Real-World Expository
Writing Tasks [28.702425557409516]
大規模言語モデルは、新しいAI支援書き込み支援ツールの設計と開発において、エキサイティングな新しい機会と課題をもたらした。
最近の研究は、この新技術を活用することで、創造的執筆時の構想、編集支援、要約など、多くのシナリオで文章を変換できることを示している。
実証書作成のためのAIサポートの開発には、独特でエキサイティングな研究課題があり、高い実世界への影響をもたらす可能性がある、と私たちは主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T17:47:11Z) - Designing and Evaluating Interfaces that Highlight News Coverage
Diversity Using Discord Questions [84.55145223950427]
本稿は,ニュース記事のための大規模なソースコレクションをナビゲートすることは,それ以上のガイダンスなしでは困難であることを示す。
本稿では,ニュース読者が読みながら範囲の多様性を発見することを目的とした,注釈記事,要約記事,質問表の3つのインタフェースを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T16:59:31Z) - The Semantic Scholar Open Data Platform [79.4493235243312]
セマンティック・スカラー(Semantic Scholar、S2)は、学術文献の発見と理解を支援することを目的としたオープンデータプラットフォームおよびウェブサイトである。
我々は、学術的なPDFコンテンツ抽出と知識グラフの自動構築のための最先端技術を用いて、パブリックおよびプロプライエタリなデータソースを組み合わせる。
このグラフには、構造解析されたテキスト、自然言語要約、ベクトル埋め込みなどの高度な意味的特徴が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T17:13:08Z) - Neural Approaches to Conversational Information Retrieval [94.77863916314979]
会話情報検索(CIR)システムは、会話インタフェースを備えた情報検索(IR)システムである。
近年のディープラーニングの進歩により、自然言語処理(NLP)と会話型AIが大幅に改善されている。
この本は、ここ数年で開発された神経アプローチに焦点を当てた、CIRの最近の進歩を調査します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T19:04:59Z) - Tell Me How to Survey: Literature Review Made Simple with Automatic
Reading Path Generation [16.07200776251764]
論文を大量の文献から読めば、簡単な調査をしたり、特定の研究トピックに関する最新の進歩に遅れないようにする方法が課題になっている。
Google Scholarのような既存の学術検索エンジンは、各論文とクエリ間の関連性を個別に計算することで、関連論文を返す。
本稿では,あるクエリに対して読み込む論文のパスを自動生成することを目的とした読解パス生成(RPG)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T20:58:46Z) - Readability Research: An Interdisciplinary Approach [62.03595526230364]
我々は,可読性研究の包括的枠組みである可読性研究のための強固な基盤を提供することを目指している。
可読性(Readability)とは、ページから読み手への情報フローに影響を与える視覚情報設計の側面を指す。
これらのアスペクトはオンデマンドで修正可能で、読み手がテキストから処理し、意味を導き出すのが簡単になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-20T16:52:17Z) - Semantic and Relational Spaces in Science of Science: Deep Learning
Models for Article Vectorisation [4.178929174617172]
我々は、自然言語処理(NLP)とグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、記事の意味的・関係的な側面に基づく文書レベルの埋め込みに焦点を当てる。
論文のセマンティックな空間をNLPでエンコードできるのに対し、GNNでは研究コミュニティの社会的実践をエンコードするリレーショナルな空間を構築することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-05T14:57:41Z) - A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing
AI Research [56.65232007953311]
我々は、古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた新しいプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入し、関連する文献を発見し整理する。
本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T19:12:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。