論文の概要: AI Literature Review Suite

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02443v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 17:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:27:59.754566
• Title: AI Literature Review Suite
• Title（参考訳）: ai literatureレビュースイート
• Authors: David A. Tovar
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The process of conducting literature reviews is often time-consuming and labor-intensive. To streamline this process, I present an AI Literature Review Suite that integrates several functionalities to provide a comprehensive literature review. This tool leverages the power of open access science, large language models (LLMs) and natural language processing to enable the searching, downloading, and organizing of PDF files, as well as extracting content from articles. Semantic search queries are used for data retrieval, while text embeddings and summarization using LLMs present succinct literature reviews. Interaction with PDFs is enhanced through a user-friendly graphical user interface (GUI). The suite also features integrated programs for bibliographic organization, interaction and query, and literature review summaries. This tool presents a robust solution to automate and optimize the process of literature review in academic and industrial research.
• Abstract（参考訳）: 文献レビューの実施プロセスは、しばしば時間と労力がかかる。 このプロセスを合理化するために、いくつかの機能を統合して総合的な文献レビューを提供する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、整理を可能にし、記事からコンテンツを抽出する。 セマンティック検索クエリはデータ検索に使用され、テキストの埋め込みとLLMを用いた要約は簡潔な文献レビューを提示する。 PDFとのインタラクションはユーザフレンドリーなグラフィカルユーザインタフェース(GUI)によって強化される。 このスイートには、書誌組織の統合プログラム、インタラクションとクエリ、文献レビューの要約も備えている。 このツールは、学術・産業研究における文献レビューのプロセスを自動化し、最適化するためのロバストなソリューションを提供する。

関連論文リスト

• From Exploration to Mastery: Enabling LLMs to Master Tools via Self-Driven Interactions [60.733557487886635]
  本稿では,大規模言語モデルと外部ツールとの包括的ギャップを埋めることに焦点を当てる。 ツール文書の動的精錬を目的とした新しいフレームワーク DRAFT を提案する。 複数のデータセットに対する大規模な実験は、DRAFTの反復的なフィードバックベースの改善がドキュメントの品質を大幅に改善することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:58:44Z)
• LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models [0.0]
  LLAssistは学術研究における文献レビューの合理化を目的としたオープンソースツールである。 レビュープロセスの重要な側面を自動化するために、Large Language Models(LLM)とNatural Language Processing(NLP)技術を使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T02:48:54Z)
• Bridging Research and Readers: A Multi-Modal Automated Academic Papers Interpretation System [47.13932723910289]
  本稿では,3段階のプロセス段階を有するオープンソースマルチモーダル自動学術論文解釈システム(MMAPIS)を紹介する。 ドキュメントからプレーンテキストや表や図を別々に抽出するために、ハイブリッドなモダリティ前処理とアライメントモジュールを使用している。 すると、この情報は彼らが属するセクション名に基づいて調整され、同じセクション名を持つデータが同じセクションの下に分類される。 抽出されたセクション名を用いて、記事を短いテキストセグメントに分割し、LSMを通してセクション内とセクション間の特定の要約を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T11:50:53Z)
• CRUISE-Screening: Living Literature Reviews Toolbox [8.292338880619061]
  CRUISE-Screeningは、生物文学レビューを行うためのウェブベースのアプリケーションである。 APIを通じて複数の検索エンジンに接続しており、定期的に検索結果を更新することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T15:58:43Z)
• QuOTeS: Query-Oriented Technical Summarization [0.2936007114555107]
  提案するQuOTeSは,潜在的参照の集合から研究の要約に関連する文章を検索するインタラクティブシステムである。 QuOTeS は Query-Focused Extractive Summarization と High-Recall Information Retrieval の技法を統合し、科学文書のインタラクティブなクエリ-Focused Summarization を提供する。 結果から,QuOTeSは肯定的なユーザエクスペリエンスを提供し,関連する,簡潔かつ完全なクエリ中心の要約を一貫して提供することが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T18:43:24Z)
• SciLit: A Platform for Joint Scientific Literature Discovery, Summarization and Citation Generation [11.186252009101077]
  本稿では,関連論文を自動的に推薦し,ハイライトを抽出するパイプラインSciLitを提案し,論文の引用として参照文を提案する。 SciLitは、2段階の事前フェッチと再ランクの文献検索システムを使用して、数億の論文の大規模なデータベースから論文を効率的に推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T09:34:45Z)
• The Semantic Reader Project: Augmenting Scholarly Documents through AI-Powered Interactive Reading Interfaces [54.2590226904332]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T02:47:09Z)
• iFacetSum: Coreference-based Interactive Faceted Summarization for Multi-Document Exploration [63.272359227081836]
  iFacetSumは、インタラクティブな要約と顔検索を統合している。 微粒なファセットは、クロスドキュメントのコア参照パイプラインに基づいて自動的に生成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T20:01:11Z)
• Leveraging Language to Learn Program Abstractions and Search Heuristics [66.28391181268645]
  LAPS(Language for Abstraction and Program Search)は、自然言語アノテーションを用いて、ライブラリとニューラルネットワークによる合成のための検索モデルの共同学習をガイドする手法である。 最先端のライブラリ学習システム(DreamCoder)に統合されると、LAPSは高品質なライブラリを生成し、検索効率と一般化を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T15:08:47Z)
• 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。