論文の概要: From Keywords to Structured Summaries: Streamlining Scholarly Information Access

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14622v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 10:06:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:40.044352
• Title: From Keywords to Structured Summaries: Streamlining Scholarly Information Access
• Title（参考訳）: キーワードから構造化要約へ:Scholarly Information Accessの合理化
• Authors: Mahsa Shamsabadi, Jennifer D'Souza,
• Abstract要約: 本稿では,科学コミュニティにおける情報検索(IR)エンジンの重要性の高まりについて述べる。 出版物の量が増えているため、従来のキーワードベースの検索エンジンの非効率性に対処する。 提案するソリューションには、構造化されたレコード、視覚化ダッシュボードを含む高度な情報技術(IT)ツールの基盤となるものが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper highlights the growing importance of information retrieval (IR) engines in the scientific community, addressing the inefficiency of traditional keyword-based search engines due to the rising volume of publications. The proposed solution involves structured records, underpinning advanced information technology (IT) tools, including visualization dashboards, to revolutionize how researchers access and filter articles, replacing the traditional text-heavy approach. This vision is exemplified through a proof of concept centered on the "reproductive number estimate of infectious diseases" research theme, using a fine-tuned large language model (LLM) to automate the creation of structured records to populate a backend database that now goes beyond keywords. The result is a next-generation information access system as an IR method accessible at https://orkg.org/usecases/r0-estimates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学術界における情報検索(IR)エンジンの重要性の高まりに注目し,出版物の増加による従来のキーワードベース検索エンジンの非効率性に対処する。 提案されたソリューションは構造化されたレコードと、視覚化ダッシュボードを含む高度な情報技術(IT)ツールを基盤として、研究者が記事にアクセスしてフィルタリングする方法に革命をもたらし、従来のテキスト重み付けのアプローチに取って代わる。 このビジョンは、"感染症の生殖数推定"研究テーマを中心とした概念実証を通じて実証され、構造化されたレコードの作成を自動化するための微調整された大規模言語モデル(LLM)を用いて、今やキーワードを超えたバックエンドデータベースを起動する。 その結果、次世代の情報アクセスシステムが https://orkg.org/usecases/r0-etimates でアクセス可能になった。

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