論文の概要: AGGA: A Dataset of Academic Guidelines for Generative AI and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02063v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 19:16:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:09:56.148347
• Title: AGGA: A Dataset of Academic Guidelines for Generative AI and Large Language Models
• Title（参考訳）: AGGA: 生成AIと大規模言語モデルのための学術ガイドラインのデータセット
• Authors: Junfeng Jiao, Saleh Afroogh, Kevin Chen, David Atkinson, Amit Dhurandhar,
• Abstract要約: 本稿では,GAI(Generative AI)とLLM(Large Language Models)の学術的利用に関する80のガイドラインをまとめたデータセットであるAGGAを紹介する。 このデータセットには188,674語が含まれており、要求工学に一般的に適用される自然言語処理タスクの貴重なリソースとして機能している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.420666056013685
• License:
• Abstract: This study introduces AGGA, a dataset comprising 80 academic guidelines for the use of Generative AIs (GAIs) and Large Language Models (LLMs) in academic settings, meticulously collected from official university websites. The dataset contains 188,674 words and serves as a valuable resource for natural language processing tasks commonly applied in requirements engineering, such as model synthesis, abstraction identification, and document structure assessment. Additionally, AGGA can be further annotated to function as a benchmark for various tasks, including ambiguity detection, requirements categorization, and the identification of equivalent requirements. Our methodologically rigorous approach ensured a thorough examination, with a selection of universities that represent a diverse range of global institutions, including top-ranked universities across six continents. The dataset captures perspectives from a variety of academic fields, including humanities, technology, and both public and private institutions, offering a broad spectrum of insights into the integration of GAIs and LLMs in academia.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GAI(Generative AIs)とLLM(Large Language Models)の学術的利用に関する80のガイドラインからなるデータセットであるAGGAを紹介する。 このデータセットには188,674語が含まれており、モデル合成、抽象化識別、文書構造評価などの要求工学に一般的に適用される自然言語処理タスクの貴重なリソースとして機能している。 さらに、AGGAはあいまいさの検出、要件分類、同等の要件の識別など、さまざまなタスクのベンチマークとして機能するように注釈付けすることもできる。 方法論的に厳格なアプローチは、6大陸にまたがる上位の大学を含む多種多様なグローバルな機関を代表する大学を選定し、徹底的な審査を確実にした。 このデータセットは、人文科学、技術、公的および民間の機関など、さまざまな学術分野の視点を捉え、学術におけるGAIとLLMの統合に関する幅広い洞察を提供する。

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