論文の概要: Sensecape: Enabling Multilevel Exploration and Sensemaking with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11483v2
• Date: Wed, 30 Aug 2023 03:35:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 17:14:23.971420
• Title: Sensecape: Enabling Multilevel Exploration and Sensemaking with Large Language Models
• Title（参考訳）: Sensecape: 大規模言語モデルによるマルチレベル探索とセンスメイキングの実現
• Authors: Sangho Suh, Bryan Min, Srishti Palani, Haijun Xia
• Abstract要約: Sensecapeは、大規模な言語モデルで複雑な情報タスクをサポートするために設計された対話型システムである。 Sensecapeはユーザーに対して、より多くのトピックを探索し、知識を階層的に構造化することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.141818433363628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: People are increasingly turning to large language models (LLMs) for complex information tasks like academic research or planning a move to another city. However, while they often require working in a nonlinear manner -- e.g., to arrange information spatially to organize and make sense of it, current interfaces for interacting with LLMs are generally linear to support conversational interaction. To address this limitation and explore how we can support LLM-powered exploration and sensemaking, we developed Sensecape, an interactive system designed to support complex information tasks with an LLM by enabling users to (1) manage the complexity of information through multilevel abstraction and (2) seamlessly switch between foraging and sensemaking. Our within-subject user study reveals that Sensecape empowers users to explore more topics and structure their knowledge hierarchically, thanks to the externalization of levels of abstraction. We contribute implications for LLM-based workflows and interfaces for information tasks.
• Abstract（参考訳）: 人々は、学術研究や他の都市への移動計画といった複雑な情報処理のために、大きな言語モデル(LLM)に目を向けている。 しかし、例えば、情報を空間的に配置して整理し、理解するためには、しばしば非線型な方法で作業する必要があるが、LLMと対話するための現在のインターフェースは一般に、会話の相互作用をサポートするために線形である。 この制限に対処し、LLMによる探索とセンスメイキングを支援するために、Sensecapeを開発した。Sensecapeは、LLMで複雑な情報タスクをサポートするための対話型システムであり、ユーザーは(1)多段階の抽象化を通して情報の複雑さを管理し、(2)飼料とセンスメイキングをシームレスに切り替えることができる。 Sensecapeは、抽象レベルの外部化によって、より多くのトピックを探索し、知識を階層的に構造化することを可能にする。 我々は、情報処理のためのLLMベースのワークフローとインタフェースに寄与する。

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