論文の概要: SurveyAgent: A Conversational System for Personalized and Efficient Research Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06364v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 15:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 14:21:03.555807
• Title: SurveyAgent: A Conversational System for Personalized and Efficient Research Survey
• Title（参考訳）: SurveyAgent: パーソナライズされた効率的なリサーチサーベイのための会話システム
• Authors: Xintao Wang, Jiangjie Chen, Nianqi Li, Lida Chen, Xinfeng Yuan, Wei Shi, Xuyang Ge, Rui Xu, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,研究者にパーソナライズされた効率的な調査支援を目的とした会話システムであるSurveyAgentを紹介する。 SurveyAgentは3つの重要なモジュールを統合している。文書を整理するための知識管理、関連する文献を発見するための勧告、より深いレベルでコンテンツを扱うためのクエリ回答だ。 本評価は,研究活動の合理化におけるSurveyAgentの有効性を実証し,研究者の科学文献との交流を促進する能力を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.04283471107001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the rapidly advancing research fields such as AI, managing and staying abreast of the latest scientific literature has become a significant challenge for researchers. Although previous efforts have leveraged AI to assist with literature searches, paper recommendations, and question-answering, a comprehensive support system that addresses the holistic needs of researchers has been lacking. This paper introduces SurveyAgent, a novel conversational system designed to provide personalized and efficient research survey assistance to researchers. SurveyAgent integrates three key modules: Knowledge Management for organizing papers, Recommendation for discovering relevant literature, and Query Answering for engaging with content on a deeper level. This system stands out by offering a unified platform that supports researchers through various stages of their literature review process, facilitated by a conversational interface that prioritizes user interaction and personalization. Our evaluation demonstrates SurveyAgent's effectiveness in streamlining research activities, showcasing its capability to facilitate how researchers interact with scientific literature.
• Abstract（参考訳）: AIのような急速に進歩する研究分野において、最新の科学文献の管理と維持は研究者にとって重要な課題となっている。 これまでの取り組みでは、文献検索、論文レコメンデーション、質問回答を支援するためにAIを活用してきたが、研究者の全体的ニーズに対処する包括的なサポートシステムに欠けていた。 本稿では,研究者にパーソナライズされた効率的な調査支援を目的とした会話システムであるSurveyAgentを紹介する。 SurveyAgentは3つの重要なモジュールを統合している。文書を整理するための知識管理、関連する文献を発見するための勧告、より深いレベルでコンテンツを扱うためのクエリ回答だ。 このシステムは,ユーザインタラクションとパーソナライゼーションを優先した対話インタフェースによって促進される,文献レビュープロセスのさまざまな段階を通じて研究者を支援する統一プラットフォームを提供することで,際立っている。 本評価は,研究活動の合理化におけるSurveyAgentの有効性を実証し,研究者の科学文献との交流を促進する能力を示すものである。

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