論文の概要: IntellectSeeker: A Personalized Literature Management System with the Probabilistic Model and Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07213v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 06:09:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:54.264718
• Title: IntellectSeeker: A Personalized Literature Management System with the Probabilistic Model and Large Language Model
• Title（参考訳）: IntellectSeeker:確率モデルと大規模言語モデルを用いた個人化文学管理システム
• Authors: Weizhen Bian, Siyan Liu, Yubo Zhou, Dezhi Chen, Yijie Liao, Zhenzhen Fan, Aobo Wang,
• Abstract要約: 我々は、革新的でパーソナライズされた学術文献管理プラットフォームであるIntellectSeekerを紹介する。 このプラットフォームは、Large Language Model (LLM)ベースのセマンティックエンハンスメントボットと洗練された確率モデルを統合し、文学検索をパーソナライズし、合理化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.104439919958372
• License:
• Abstract: Faced with the burgeoning volume of academic literature, researchers often need help with uncertain article quality and mismatches in term searches using traditional academic engines. We introduce IntellectSeeker, an innovative and personalized intelligent academic literature management platform to address these challenges. This platform integrates a Large Language Model (LLM)--based semantic enhancement bot with a sophisticated probability model to personalize and streamline literature searches. We adopted the GPT-3.5-turbo model to transform everyday language into professional academic terms across various scenarios using multiple rounds of few-shot learning. This adaptation mainly benefits academic newcomers, effectively bridging the gap between general inquiries and academic terminology. The probabilistic model intelligently filters academic articles to align closely with the specific interests of users, which are derived from explicit needs and behavioral patterns. Moreover, IntellectSeeker incorporates an advanced recommendation system and text compression tools. These features enable intelligent article recommendations based on user interactions and present search results through concise one-line summaries and innovative word cloud visualizations, significantly enhancing research efficiency and user experience. IntellectSeeker offers academic researchers a highly customizable literature management solution with exceptional search precision and matching capabilities. The code can be found here: https://github.com/LuckyBian/ISY5001
• Abstract（参考訳）: 学術文献の急増に直面している研究者は、従来の学術エンジンを用いた用語検索において、不確実な記事の品質とミスマッチを手助けする必要があることが多い。 我々は、これらの課題に対処するために、革新的でパーソナライズされたインテリジェントな学術文献管理プラットフォームであるIntellectSeekerを紹介します。 このプラットフォームは、Large Language Model (LLM)ベースのセマンティックエンハンスメントボットと洗練された確率モデルを統合し、文学検索をパーソナライズし、合理化する。 我々は、GPT-3.5-turboモデルを用いて、日常言語をプロの学術用語に変換する。 この適応は主にアカデミックな新参者から恩恵を受けており、一般的な問合せと学術用語のギャップを効果的に埋めている。 確率的モデルは学術論文をインテリジェントにフィルタリングし、明示的なニーズと行動パターンから導かれるユーザの特定の関心と密接に一致させる。 さらに、IntellectSeekerには高度なレコメンデーションシステムとテキスト圧縮ツールが組み込まれている。 これらの機能は、ユーザインタラクションに基づいたインテリジェントな記事レコメンデーションと、簡潔な一行要約と革新的な単語クラウド可視化による検索結果提示を可能にし、研究効率とユーザエクスペリエンスを大幅に向上させる。 IntellectSeekerは、優れた検索精度とマッチング機能を備えた、高度にカスタマイズ可能な文献管理ソリューションを学術研究者に提供する。 コードはここにある。 https://github.com/LuckyBian/ISY5001

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