論文の概要: Selenite: Scaffolding Decision Making with Comprehensive Overviews Elicited from Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02161v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 15:48:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 13:27:42.456411
• Title: Selenite: Scaffolding Decision Making with Comprehensive Overviews Elicited from Large Language Models
• Title（参考訳）: Selenite: 大規模言語モデルから取り除かれた包括的概要で決定を下す
• Authors: Michael Xieyang Liu, Tongshuang Wu, Tianying Chen, Franklin Mingzhe Li, Aniket Kittur, Brad A. Myers
• Abstract要約: 本稿では,ユーザの感覚形成過程を飛躍させるための選択肢と基準を包括的に概観する,セレンタイトという新しいシステムを紹介する。 3つの研究を通して,Seleniteは正確かつ高品質な概要を確実に生成し,ユーザの情報処理を著しく促進し,全体的な理解とセンスメイキング体験を効果的に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.1138275711273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision-making in unfamiliar domains can be challenging, demanding considerable user effort to compare different options with respect to various criteria. Prior research and our formative study found that people would benefit from seeing an overview of the information space upfront, such as the criteria that others have previously found useful. However, existing sensemaking tools struggle with the "cold-start" problem -- it not only requires significant input from previous users to generate and share these overviews, but such overviews may also be biased and incomplete. In this work, we introduce a novel system, Selenite, which leverages LLMs as reasoning machines and knowledge retrievers to automatically produce a comprehensive overview of options and criteria to jumpstart users' sensemaking processes. Subsequently, Selenite also adapts as people use it, helping users find, read, and navigate unfamiliar information in a systematic yet personalized manner. Through three studies, we found that Selenite produced accurate and high-quality overviews reliably, significantly accelerated users' information processing, and effectively improved their overall comprehension and sensemaking experience.
• Abstract（参考訳）: 不慣れなドメインでの意思決定は困難であり、様々な基準に関して異なる選択肢を比較するためにかなりのユーザー努力を必要とする。 先行研究とフォーマティブな研究により、人々は前もって情報空間の概要を見ることで利益を得ることができた。 しかし、既存のセンスメイキングツールは、"コールドスタート"の問題に苦しむ -- これらの概要を生成して共有するには、以前のユーザからの重要なインプットを必要とするだけでなく、これらの概要も偏り、不完全である。 本研究では,LLMを推論機や知識検索機として活用し,ユーザの感覚形成過程を飛躍させるための選択肢と基準の包括的概要を自動生成する,新しいシステムであるSeleniteを紹介する。 次に、Seleniteは、ユーザーが慣れていない情報を体系的かつパーソナライズされた方法で見つけ、読み、ナビゲートするのを助ける。 3つの研究を通して,Seleniteは正確かつ高品質な概要を確実に生成し,ユーザの情報処理を著しく促進し,全体的な理解とセンスメイキング体験を効果的に改善した。

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