論文の概要: Fish-bone diagram of research issue: Gain a bird's-eye view on a specific research topic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01553v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 02:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 22:08:28.071791
• Title: Fish-bone diagram of research issue: Gain a bird's-eye view on a specific research topic
• Title（参考訳）: 研究課題の魚骨図--特定の研究トピックを鳥眼で見る
• Authors: JingHong Li, Huy Phan, Wen Gu, Koichi Ota, Shinobu Hasegawa,
• Abstract要約: 本研究の目的は、因果関係を含む魚骨図を提供することによって、初心者研究者を支援することである。 それは、関連性および論理的要因に基づいて、研究分野の幅広い、高度に一般化された視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.556954590485319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novice researchers often face difficulties in understanding a multitude of academic papers and grasping the fundamentals of a new research field. To solve such problems, the knowledge graph supporting research survey is gradually being developed. Existing keyword-based knowledge graphs make it difficult for researchers to deeply understand abstract concepts. Meanwhile, novice researchers may find it difficult to use ChatGPT effectively for research surveys due to their limited understanding of the research field. Without the ability to ask proficient questions that align with key concepts, obtaining desired and accurate answers from this large language model (LLM) could be inefficient. This study aims to help novice researchers by providing a fish-bone diagram that includes causal relationships, offering an overview of the research topic. The diagram is constructed using the issue ontology from academic papers, and it offers a broad, highly generalized perspective of the research field, based on relevance and logical factors. Furthermore, we evaluate the strengths and improvable points of the fish-bone diagram derived from this study's development pattern, emphasizing its potential as a viable tool for supporting research survey.
• Abstract（参考訳）: 初心者研究者は、多くの学術論文を理解し、新しい研究分野の基礎を把握することの難しさに直面することが多い。 このような問題を解決するため、知識グラフ研究支援調査が徐々に発展しつつある。 既存のキーワードベースの知識グラフは、研究者が抽象概念を深く理解することが困難である。 一方、初心者研究者は、研究分野の理解が限られているため、ChatGPTを研究調査に効果的に利用することは困難である可能性がある。 この大きな言語モデル(LLM)から希望的かつ正確な回答を得ることは、重要な概念に合致する熟練した質問を問う能力がなければ、非効率である可能性がある。 本研究は, 因果関係を含む魚骨図を提供することにより, 初心者研究者を支援することを目的としている。 ダイアグラムは学術論文の課題オントロジーを用いて構築され、関連性と論理的要因に基づいて、研究分野の幅広い、高度に一般化された視点を提供する。 さらに,本研究の展開パターンから得られた魚骨図の強度と即効点を評価し,本研究を支援するための有効なツールとしての可能性を強調した。

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