Fugu-MT 論文翻訳(概要): Related Work and Citation Text Generation: A Survey

論文の概要: Related Work and Citation Text Generation: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11588v1
Date: Wed, 17 Apr 2024 17:37:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-18 12:56:30.605324
Title: Related Work and Citation Text Generation: A Survey
Title（参考訳）: 作業と引用テキスト生成に関する調査
Authors: Xiangci Li, Jessica Ouyang,
Abstract要約: 文献レビューの執筆は学術的にも計算的にも自動的な関連作業生成を可能にします RWGは、SOTA自然言語処理(NLP)モデルの能力を調べるための優れたテストベッドである。 RWGタスクの最初の提案以来、主流のNLPアプローチの能力に従って、その人気は弱まり、衰えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.039469573641217
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To convince readers of the novelty of their research paper, authors must perform a literature review and compose a coherent story that connects and relates prior works to the current work. This challenging nature of literature review writing makes automatic related work generation (RWG) academically and computationally interesting, and also makes it an excellent test bed for examining the capability of SOTA natural language processing (NLP) models. Since the initial proposal of the RWG task, its popularity has waxed and waned, following the capabilities of mainstream NLP approaches. In this work, we survey the zoo of RWG historical works, summarizing the key approaches and task definitions and discussing the ongoing challenges of RWG.
Abstract（参考訳）: 研究論文の新規性を読者に納得させるため、著者は文学のレビューを行い、以前の作品と現在の作品とを結び、関連付けるコヒーレントな物語を構成する必要がある。このような文献レビューの難しさは、学術的・計算学的にRWG(Automatic related Work Generation)を興味深いものにするとともに、SOTA自然言語処理(NLP)モデルの能力を調べる上でも優れたテストベッドとなる。 RWGタスクの最初の提案以来、主流のNLPアプローチの能力に従って、その人気は弱まり、衰えている。本稿では,RWGの歴史研究の動物園を調査し,重要なアプローチと課題定義を要約し,RWGの現在進行中の課題について議論する。

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