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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20906v2
• Date: Wed, 25 Dec 2024 13:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:23:19.623778
• 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。 提案手法は高速に343項目を解析し,LLMアカウント1項目あたり平均秒を計測し,35項目にわたる総合的なレビューを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.430195355296535
• License:
• Abstract: Literature research, vital for scientific work, faces the challenge of the surging torrent of information in the vast ocean of literature exceeding researchers' processing capabilities. To address this issue, we present an automated review generation method based on Large Language Models (LLMs), aimed at overcoming efficiency bottlenecks in literature processing and reducing cognitive load. Our statistically validated evaluation framework demonstrates that the generated reviews match or exceed manual quality, offering broad applicability across research fields due to minimal domain knowledge requirements. In a case study on propane dehydrogenation (PDH) catalysts, our method swiftly analyzed 343 articles, averaging seconds per article per LLM account, producing comprehensive reviews spanning 35 topics. Extended analysis of 1041 articles provided deep insights into catalysts' composition, structure, and performance. Recognizing LLMs' hallucinations, we implemented a multi-layered quality control strategy, effectively mitigating risks and ensuring reliability, as quantitatively demonstrated through manual verification. 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）: 学術研究に欠かせない文学研究は、研究者の処理能力を超える膨大な文献の海における情報量の増加という課題に直面している。 この問題に対処するために,文献処理における効率ボトルネックを克服し,認知負荷を低減することを目的とした,Large Language Models (LLM) に基づく自動レビュー生成手法を提案する。 我々の統計的に検証された評価フレームワークは、生成したレビューが手作業の品質と一致しているか、それとも上回っているかを示し、最小限のドメイン知識要件のため、研究分野に幅広い適用性を提供する。 プロパン脱水素 (PDH) 触媒のケーススタディにおいて, 提案手法は343項目を高速に解析し, LLM アカウントあたりの平均秒数を測定し,35項目にわたる総合的なレビューを作成した。 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の幻覚を認識し,リスクを効果的に軽減し,信頼性を確保するための多層品質制御戦略を,手作業による検証によって定量的に検証した。 専門家による検証では、生成されたレビューの正確さと引用整合性を確認し、LCM幻覚リスクは95%以上、0.5以上まで低下した。 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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