論文の概要: HiReview: Hierarchical Taxonomy-Driven Automatic Literature Review Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03761v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 13:02:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-02 16:40:48.932408
• Title: HiReview: Hierarchical Taxonomy-Driven Automatic Literature Review Generation
• Title（参考訳）: HiReview: 階層型分類駆動型自動文献レビュー生成
• Authors: Yuntong Hu, Zhuofeng Li, Zheng Zhang, Chen Ling, Raasikh Kanjiani, Boxin Zhao, Liang Zhao,
• Abstract要約: HiReviewは階層的な分類による自動文献レビュー生成のための新しいフレームワークである。 大規模な実験により、HiReviewは最先端の手法よりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.188580557890942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present HiReview, a novel framework for hierarchical taxonomy-driven automatic literature review generation. With the exponential growth of academic documents, manual literature reviews have become increasingly labor-intensive and time-consuming, while traditional summarization models struggle to generate comprehensive document reviews effectively. Large language models (LLMs), with their powerful text processing capabilities, offer a potential solution; however, research on incorporating LLMs for automatic document generation remains limited. To address key challenges in large-scale automatic literature review generation (LRG), we propose a two-stage taxonomy-then-generation approach that combines graph-based hierarchical clustering with retrieval-augmented LLMs. First, we retrieve the most relevant sub-community within the citation network, then generate a hierarchical taxonomy tree by clustering papers based on both textual content and citation relationships. In the second stage, an LLM generates coherent and contextually accurate summaries for clusters or topics at each hierarchical level, ensuring comprehensive coverage and logical organization of the literature. Extensive experiments demonstrate that HiReview significantly outperforms state-of-the-art methods, achieving superior hierarchical organization, content relevance, and factual accuracy in automatic literature review generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,階層型分類による自動文献レビュー生成のための新しいフレームワークであるHiReviewを紹介する。 学術文献の指数的な増加に伴い、手作業による文献レビューは労働集約的かつ時間を要するものとなり、従来の要約モデルは包括的な文書レビューを効果的に生成するのに苦労している。 大きな言語モデル(LLM)とその強力なテキスト処理能力は潜在的な解決策を提供するが、自動文書生成にLLMを組み込む研究は限られている。 大規模自動文献レビュー生成(LRG)における課題に対処するため,グラフに基づく階層的クラスタリングと検索拡張LDMを組み合わせた2段階の分類・理論生成手法を提案する。 まず、引用ネットワーク内で最も関連性の高いサブコミュニティを検索し、テキストの内容と引用の関係の両方に基づいて論文をクラスタリングすることで階層的な分類木を生成する。 第2段階では、LCMは、各階層レベルでクラスタやトピックの一貫性と文脈的に正確な要約を生成し、文献の包括的カバレッジと論理的構成を保証する。 総合的な実験により、HiReviewは、自動文献レビュー生成タスクにおいて、優れた階層的組織、コンテンツ関連性、事実的正確性を達成し、最先端の手法を著しく上回ることを示した。

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