論文の概要: Automated Review Generation Method Based on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20906v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 15:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 16:50:19.867679
• Title: Automated Review Generation Method Based on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくレビュー自動生成手法
• Authors: Shican Wu, Xiao Ma, Dehui Luo, Lulu Li, Xiangcheng Shi, Xin Chang, Xiaoyun Lin, Ran Luo, Chunlei Pei, Zhi-Jian Zhao, Jinlong Gong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づく自動レビュー生成手法を提案する。 プロパン脱水素 (PDH) 触媒について検討する際, LLM アカウントあたりの平均秒数で, 343 項目から包括的レビューを迅速に生成した。 我々は多層品質制御戦略を採用し、手法の信頼性と効果的な幻覚軽減を確実にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.430195355296535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Literature research, vital for scientific advancement, is overwhelmed by the vast ocean of available information. Addressing this, we propose an automated review generation method based on Large Language Models (LLMs) to streamline literature processing and reduce cognitive load. In case study on propane dehydrogenation (PDH) catalysts, our method swiftly generated comprehensive reviews from 343 articles, averaging seconds per article per LLM account. Extended analysis of 1041 articles provided deep insights into catalysts' composition, structure, and performance. Recognizing LLMs' hallucinations, we employed a multi-layered quality control strategy, ensuring our method's reliability and effective hallucination mitigation. Expert verification confirms the accuracy and citation integrity of generated reviews, demonstrating LLM hallucination risks reduced to below 0.5% with over 95% confidence. Released Windows application enables one-click review generation, aiding researchers in tracking advancements and recommending literature. This approach showcases LLMs' role in enhancing scientific research productivity and sets the stage for further exploration.
• Abstract（参考訳）: 科学の発展に欠かせない文学研究は、利用可能な情報の広大な海に圧倒されている。 そこで本稿では,Large Language Models (LLM) に基づく自動レビュー生成手法を提案する。 プロパン脱水素 (PDH) 触媒について検討する際, LLM アカウントあたりの平均秒数で, 343 項目から包括的レビューを迅速に生成した。 1041項目の拡張分析により,触媒の組成,構造,性能について深い知見を得た。 LLMの幻覚を認識するため,我々は多層品質制御戦略を採用し,手法の信頼性と効果的な幻覚軽減を図った。 専門家による検証は、生成されたレビューの正確さと引用整合性を確認し、LLM幻覚リスクを95%以上の信頼性で0.5%未満に低下させることを示した。 リリースされたWindowsアプリケーションは、ワンクリックレビュー生成を可能にし、研究者が進歩を追跡し、文学を推奨するのを助ける。 このアプローチは、科学研究の生産性を高める上でLLMが果たした役割を示し、さらなる探索のステージを設定している。

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