論文の概要: An Experiment with the Use of ChatGPT for LCSH Subject Assignment on Electronic Theses and Dissertations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16424v3
• Date: Wed, 10 Jul 2024 07:14:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 21:20:03.938991
• Title: An Experiment with the Use of ChatGPT for LCSH Subject Assignment on Electronic Theses and Dissertations
• Title（参考訳）: LCSH科目におけるChatGPTの使用実験
• Authors: Eric H. C. Chow, TJ Kao, Xiaoli Li,
• Abstract要約: 著者らはChatGPTを使用して、タイトルと抽象化に基づいて電子的論文や論文(ETD)の主題的見出しを生成する。 その結果,LCSHをETDに割り当てるのに必要なカタログ作成時間を短縮できる可能性が示唆された。 LLMによるLCSHの妥当性, 消耗性, 特異性を検証し, 向上するためには, ヒトカタログは依然として不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.605220805542737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study delves into the potential use of large language models (LLMs) for generating Library of Congress Subject Headings (LCSH). The authors employed ChatGPT to generate subject headings for electronic theses and dissertations (ETDs) based on their titles and abstracts. The results suggests that LLMs such as ChatGPT have the potential to reduce cataloging time needed for assigning LCSH subject terms for ETDs as well as to improve the discovery of this type of resource in academic libraries. Nonetheless, human catalogers remain essential for verifying and enhancing the validity, exhaustivity, and specificity of LCSH generated by LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,大型言語モデル (LLM) をLCSH(Community of Congress Subject Headings) に活用する可能性について考察する。 著者らはChatGPTを使用して、タイトルと抽象化に基づいて電子的論文や論文(ETD)の主題的見出しを生成する。 その結果,ChatGPT などの LLM は,LCSH を ETD に割り当てるのに必要なカタログ作成時間を短縮し,学術図書館におけるこのようなリソースの発見を改善できる可能性が示唆された。 にもかかわらず、LCSHの妥当性、排他性、特異性を検証するためには、人間のカタログは依然として不可欠である。

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