Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey Forest Diagram : Gain a Divergent Insight View on a Specific Research Topic

論文の概要: A Survey Forest Diagram : Gain a Divergent Insight View on a Specific Research Topic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17081v1
Date: Wed, 24 Jul 2024 08:17:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-25 14:23:43.974108
Title: A Survey Forest Diagram : Gain a Divergent Insight View on a Specific Research Topic
Title（参考訳）: 森林図 : 特定の研究トピックに対する多様性視点の獲得
Authors: Jinghong Li, Wen Gu, Koichi Ota, Shinobu Hasegawa,
Abstract要約: 情報検索や質問応答におけるジェネレーティブAIの利用は,研究調査の実施に人気がある。本研究は,本研究を対象とする未成年研究者を対象とした詳細な調査林図を作成することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.699900017799093
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the exponential growth in the number of papers and the trend of AI research, the use of Generative AI for information retrieval and question-answering has become popular for conducting research surveys. However, novice researchers unfamiliar with a particular field may not significantly improve their efficiency in interacting with Generative AI because they have not developed divergent thinking in that field. This study aims to develop an in-depth Survey Forest Diagram that guides novice researchers in divergent thinking about the research topic by indicating the citation clues among multiple papers, to help expand the survey perspective for novice researchers.
Abstract（参考訳）: 論文数の増加とAI研究の動向により、情報検索や質問応答にジェネレーティブAIが用いられている。しかし、特定の分野に精通していない初心者研究者は、その分野で異種思考を発達させていないため、生成的AIと相互作用する際の効率を著しく改善しない可能性がある。本研究は,複数の論文の引用手がかりを提示することにより,研究トピックについて考える初心者研究者を誘導する,詳細な調査林図を作成することを目的としている。

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