論文の概要: Leveraging Large Language Models for Comparative Literature Summarization with Reflective Incremental Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02149v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 04:09:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:47:57.985611
• Title: Leveraging Large Language Models for Comparative Literature Summarization with Reflective Incremental Mechanisms
• Title（参考訳）: 回帰インクリメンタルメカニズムを用いた比較文学要約のための大規模言語モデルの活用
• Authors: Fernando Gabriela Garcia, Spencer Burns, Harrison Fuller,
• Abstract要約: ChatCiteは、比較文学要約を生成するために大きな言語モデル(LLM)を利用する新しい方法である。 注釈付き要約付き1000の研究論文からなるカスタムデータセットCompLit-LongContext上でChatCiteを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce ChatCite, a novel method leveraging large language models (LLMs) for generating comparative literature summaries. The ability to summarize research papers with a focus on key comparisons between studies is an essential task in academic research. Existing summarization models, while effective at generating concise summaries, fail to provide deep comparative insights. ChatCite addresses this limitation by incorporating a multi-step reasoning mechanism that extracts critical elements from papers, incrementally builds a comparative summary, and refines the output through a reflective memory process. We evaluate ChatCite on a custom dataset, CompLit-LongContext, consisting of 1000 research papers with annotated comparative summaries. Experimental results show that ChatCite outperforms several baseline methods, including GPT-4, BART, T5, and CoT, across various automatic evaluation metrics such as ROUGE and the newly proposed G-Score. Human evaluation further confirms that ChatCite generates more coherent, insightful, and fluent summaries compared to these baseline models. Our method provides a significant advancement in automatic literature review generation, offering researchers a powerful tool for efficiently comparing and synthesizing scientific research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用した比較文学要約生成手法であるChatCiteを紹介する。 研究論文を,研究間の重要な比較に焦点をあてて要約する能力は,学術研究において不可欠な課題である。 既存の要約モデルは、簡潔な要約を生成するのに効果的であるが、深い比較洞察を得られない。 ChatCiteはこの制限に対処するため、論文から重要な要素を抽出し、比較概要を漸進的に構築し、反射メモリプロセスを通じて出力を洗練する多段階推論機構を導入している。 注釈付き要約付き1000の研究論文からなるカスタムデータセットCompLit-LongContext上でChatCiteを評価する。 実験の結果,ChatCite は GPT-4, BART, T5, CoT など, ROUGE や新たに提案した G-Score などの各種自動評価指標において, 高い性能を示した。 人間の評価はさらに、ChatCiteがこれらのベースラインモデルよりも一貫性があり、洞察力があり、流動的な要約を生成することを確認している。 本手法は,学術研究を効率的に比較・合成するための強力なツールとして,自動文献レビュー生成の大幅な進歩を提供する。

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