論文の概要: ChatGPT Application In Summarizing An Evolution Of Deep Learning
Techniques In Imaging: A Qualitative Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03723v1
- Date: Sun, 26 Nov 2023 23:22:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-11 03:05:53.262788
- Title: ChatGPT Application In Summarizing An Evolution Of Deep Learning
Techniques In Imaging: A Qualitative Study
- Title（参考訳）: chatgptを用いた画像解析における深層学習技術の進化の要約--質的研究
- Authors: Arman Sarraf, Amirabbas Abbaspour
- Abstract要約: ChatGPT 3.5は、最大3000個のトークンの内容を1ページに格納する能力を示す。
我々は7つの学術論文を選定し、これらの記事の要約を生成するために利用可能なChatGPTサービスを利用した。
本来の記事とは対照的に、要約の技術的な深みはわずかに減少していた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The pursuit of article or text summarization has captured the attention of
natural language processing (NLP) practitioners, presenting itself as a
formidable challenge. ChatGPT 3.5 exhibits the capacity to condense the content
of up to 3000 tokens into a single page, aiming to retain pivotal information
from a given text across diverse themes. In a conducted qualitative research
endeavor, we selected seven scientific articles and employed the publicly
available ChatGPT service to generate summaries of these articles.
Subsequently, we engaged six co-authors of the articles in a survey, presenting
five questions to evaluate the quality of the summaries compared to the
original content. The findings revealed that the summaries produced by ChatGPT
effectively encapsulated the crucial information present in the articles,
preserving the principal message of each manuscript. Nonetheless, there was a
slight diminishment in the technical depth of the summaries as opposed to the
original articles. As a result, our conclusion underscores ChatGPT's text
summarization capability as a potent tool for extracting essential insights in
a manner more aligned with reporting than purely scientific discourse.
- Abstract（参考訳）: 記事やテキストの要約の追求は、自然言語処理(nlp)実践者の注意を惹きつけ、自身を強烈な挑戦と表現している。
ChatGPT 3.5は、最大3000個のトークンの内容を1ページに格納する能力を示し、様々なテーマにまたがる所定のテキストから重要な情報を保持することを目的としている。
質的研究の結果、7つの科学論文を選定し、公開のチャットgptサービスを用いて論文の要約を作成した。
その後,記事の共著者6名を対象に,原内容と比較して要約の質を評価するための5つの質問を行った。
その結果,ChatGPTが生成した要約は,各原稿の主文を保存し,記事に含まれる重要な情報を効果的にカプセル化することがわかった。
しかし、本来の記事とは対照的に、要約の技術的な深みはわずかに減少していた。
その結果,ChatGPTのテキスト要約能力は,純粋に科学的言説よりも報告に整合した方法で本質的な洞察を抽出する強力なツールであることが示唆された。
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