論文の概要: LimGen: Probing the LLMs for Generating Suggestive Limitations of Research Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15529v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 17:31:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:12:28.180090
• Title: LimGen: Probing the LLMs for Generating Suggestive Limitations of Research Papers
• Title（参考訳）: LimGen:研究論文の推奨限度作成のためのLCMの提案
• Authors: Abdur Rahman Bin Md Faizullah, Ashok Urlana, Rahul Mishra,
• Abstract要約: 本稿では,研究論文における提案的限界生成の新規かつ挑戦的な課題について述べる。 我々はLimGenと呼ばれるデータセットをコンパイルし、ACLアンソロジーから4068の研究論文とその関連する制限を包含する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.076841611508488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Examining limitations is a crucial step in the scholarly research reviewing process, revealing aspects where a study might lack decisiveness or require enhancement. This aids readers in considering broader implications for further research. In this article, we present a novel and challenging task of Suggestive Limitation Generation (SLG) for research papers. We compile a dataset called LimGen, encompassing 4068 research papers and their associated limitations from the ACL anthology. We investigate several approaches to harness large language models (LLMs) for producing suggestive limitations, by thoroughly examining the related challenges, practical insights, and potential opportunities. Our LimGen dataset and code can be accessed at https://github.com/armbf/LimGen.
• Abstract（参考訳）: 限界を調べることは、学術研究のレビュープロセスにおいて重要なステップであり、ある研究が決定性を欠いているか、強化を必要とする側面を明らかにする。 これにより、読者はさらなる研究のためにより広範な意味を考えるのに役立ちます。 本稿では,研究論文におけるSLG(Suggestive Limitation Generation)の課題について紹介する。 我々はLimGenと呼ばれるデータセットをコンパイルし、ACLアンソロジーから4068の研究論文とその関連する制限を包含する。 提案する制約を生み出すために,大規模言語モデル(LLM)を利用するいくつかのアプローチについて検討し,関連する課題,実践的洞察,潜在的な機会について徹底的に検討する。 私たちのLimGenデータセットとコードはhttps://github.com/armbf/LimGenでアクセスできます。

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