論文の概要: ScholaWrite: A Dataset of End-to-End Scholarly Writing Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02904v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 05:57:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:26:42.510928
- Title: ScholaWrite: A Dataset of End-to-End Scholarly Writing Process
- Title（参考訳）: ScholaWrite: エンド・ツー・エンドの学術的プロセスのデータセット
- Authors: Linghe Wang, Minhwa Lee, Ross Volkov, Luan Tuyen Chau, Dongyeop Kang,
- Abstract要約: ScholaWriteデータセットは、完全な原稿のエンドツーエンドの学術的な記述プロセスの、第一級のキーストロークログである。
私たちのデータセットには、5つのプレプリントから得られたキーストロークデータが含まれており、合計62万件のテキスト変更と4ヶ月にわたる注釈が含まれています。
本実験は最終稿ではなく,エンド・ツー・エンドの筆記データの収集の重要性を明らかに示していた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.170448539143909
- License:
- Abstract: Writing is a cognitively demanding task involving continuous decision-making, heavy use of working memory, and frequent switching between multiple activities. Scholarly writing is particularly complex as it requires authors to coordinate many pieces of multiform knowledge. To fully understand writers' cognitive thought process, one should fully decode the end-to-end writing data (from individual ideas to final manuscript) and understand their complex cognitive mechanisms in scholarly writing. We introduce ScholaWrite dataset, the first-of-its-kind keystroke logs of an end-to-end scholarly writing process for complete manuscripts, with thorough annotations of cognitive writing intentions behind each keystroke. Our dataset includes LaTeX-based keystroke data from five preprints with nearly 62K total text changes and annotations across 4 months of paper writing. ScholaWrite shows promising usability and applications (e.g., iterative self-writing) for the future development of AI writing assistants for academic research, which necessitate complex methods beyond LLM prompting. Our experiments clearly demonstrated the importance of collection of end-to-end writing data, rather than the final manuscript, for the development of future writing assistants to support the cognitive thinking process of scientists. Our de-identified dataset, demo, and code repository are available on our project page.
- Abstract（参考訳）: 執筆は、継続的な意思決定、作業記憶の多用、複数のアクティビティ間の頻繁な切り替えなど、認知的に要求されるタスクである。
学者が多形式知識の多くの部分を調整する必要があるため、学術的な執筆は特に複雑である。
著者の認知的思考プロセスを完全に理解するためには、エンド・ツー・エンドの文章データ(個々のアイデアから最終原稿まで)を完全にデコードし、学術的執筆における複雑な認知メカニズムを理解する必要がある。
我々は,各キーストロークの背後にある認知的記述意図の詳細なアノテーションを備えた,完全な原稿のためのエンドツーエンドの学術的な記述プロセスの,第一級キーストロークログであるScholaWriteデータセットを紹介した。
データセットには、LaTeXベースの5つのプリプリントからのキーストロークデータが含まれている。
ScholaWrite氏は、学術研究のためのAI記述アシスタントの開発に有望なユーザビリティとアプリケーション(イテレーティブなセルフライティングなど)を紹介している。
本実験は, 科学者の認知的思考プロセスを支援するために, 最終稿ではなく, エンド・ツー・エンドの筆記データ収集の重要性を明らかにした。
特定されていないデータセット、デモ、コードリポジトリは、プロジェクトのページで利用可能です。
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