論文の概要: AI Insights: A Case Study on Utilizing ChatGPT Intelligence for Research
Paper Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03293v1
- Date: Tue, 5 Mar 2024 19:47:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 16:52:46.796191
- Title: AI Insights: A Case Study on Utilizing ChatGPT Intelligence for Research
Paper Analysis
- Title（参考訳）: AI Insights:研究論文分析のためのChatGPTインテリジェンスを活用したケーススタディ
- Authors: Anjalee De Silva, Janaka L. Wijekoon, Rashini Liyanarachchi, Rrubaa
Panchendrarajan, Weranga Rajapaksha
- Abstract要約: この研究は、研究トピックとして、乳癌治療における人工知能のテキスト応用を選択した。
このトピックに関する研究論文は、Google Scholar、Pubmed、Scopusの3つの主要な出版データベースから収集された。
チャットGPTモデルを用いて,研究論文のカテゴリ,スコープ,関連情報を同定した。
- 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: This paper discusses the effectiveness of leveraging Chatbot: Generative
Pre-trained Transformer (ChatGPT) versions 3.5 and 4 for analyzing research
papers for effective writing of scientific literature surveys. The study
selected the \textit{Application of Artificial Intelligence in Breast Cancer
Treatment} as the research topic. Research papers related to this topic were
collected from three major publication databases Google Scholar, Pubmed, and
Scopus. ChatGPT models were used to identify the category, scope, and relevant
information from the research papers for automatic identification of relevant
papers related to Breast Cancer Treatment (BCT), organization of papers
according to scope, and identification of key information for survey paper
writing. Evaluations performed using ground truth data annotated using subject
experts reveal, that GPT-4 achieves 77.3\% accuracy in identifying the research
paper categories and 50\% of the papers were correctly identified by GPT-4 for
their scopes. Further, the results demonstrate that GPT-4 can generate reasons
for its decisions with an average of 27\% new words, and 67\% of the reasons
given by the model were completely agreeable to the subject experts.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,学術文献調査の効果的な執筆のための研究論文の分析にchatbot: generative pre-trained transformer (chatgpt) バージョン3.5および4の有効性について述べる。
研究テーマとして,乳がん治療における人工知能の応用について検討した。
このトピックに関する研究論文は、Google Scholar、Pubmed、Scopusの3つの主要な出版データベースから収集された。
乳がん治療 (BCT) 関連論文の自動識別, スコープに応じた論文の編成, 調査用紙作成の鍵情報の同定など, 研究論文のカテゴリ, スコープ, 関連情報を同定するために, チャットGPTモデルを用いた。
GPT-4は研究論文の分類において77.3 %の精度を達成し、論文の50 %は GPT-4 のスコープで正しく同定された。
さらに, gpt-4は, 平均27\%の新しい単語で意思決定の理由を生み出すことができ, モデルが与えた理由の67\%は, 対象の専門家に完全に同意できることを示した。
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