論文の概要: LimTopic: LLM-based Topic Modeling and Text Summarization for Analyzing Scientific Articles limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10658v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 07:59:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-23 06:38:24.893627
• Title: LimTopic: LLM-based Topic Modeling and Text Summarization for Analyzing Scientific Articles limitations
• Title（参考訳）: LimTopic:科学論文の限界分析のためのLLMに基づくトピックモデリングとテキスト要約
• Authors: Ibrahim Al Azhar, Venkata Devesh Reddy, Hamed Alhoori, Akhil Pandey Akella,
• Abstract要約: 科学論文の限界セクションは、研究の境界と欠点を強調する上で重要な役割を担っている。 大言語モデル(LLM)を用いた科学論文における制限セクションにおけるトピック生成の戦略であるLimTopicを紹介する。 本研究は,トピックモデリングとテキスト要約を通じて,これらの制約を効果的に抽出し,理解することに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5242869847419834
• License:
• Abstract: The limitations sections of scientific articles play a crucial role in highlighting the boundaries and shortcomings of research, thereby guiding future studies and improving research methods. Analyzing these limitations benefits researchers, reviewers, funding agencies, and the broader academic community. We introduce LimTopic, a strategy where Topic generation in Limitation sections in scientific articles with Large Language Models (LLMs). Here, each topic contains the title and Topic Summary. This study focuses on effectively extracting and understanding these limitations through topic modeling and text summarization, utilizing the capabilities of LLMs. We extracted limitations from research articles and applied an LLM-based topic modeling integrated with the BERtopic approach to generate a title for each topic and Topic Sentences. To enhance comprehension and accessibility, we employed LLM-based text summarization to create concise and generalizable summaries for each topic Topic Sentences and produce a Topic Summary. Our experimentation involved prompt engineering, fine-tuning LLM and BERTopic, and integrating BERTopic with LLM to generate topics, titles, and a topic summary. We also experimented with various LLMs with BERTopic for topic modeling and various LLMs for text summarization tasks. Our results showed that the combination of BERTopic and GPT 4 performed the best in terms of silhouette and coherence scores in topic modeling, and the GPT4 summary outperformed other LLM tasks as a text summarizer.
• Abstract（参考訳）: 科学論文の限界部分は、研究の境界と欠点を強調し、将来の研究を導き、研究方法を改善する上で重要な役割を担っている。 これらの制限を分析することは、研究者、レビュアー、資金提供機関、およびより広い学術コミュニティに利益をもたらす。 LimTopicは,Large Language Models (LLMs) を用いた科学論文において,制限セクションにおけるトピック生成の戦略である。 ここでは、各トピックがタイトルとトピック概要を含んでいる。 本研究は,LLMの能力を活用したトピックモデリングとテキスト要約により,これらの制約を効果的に抽出し,理解することに焦点を当てる。 研究論文から制約を抽出し,BERtopicアプローチと統合したLLMに基づくトピックモデリングを適用し,トピックとトピックのタイトルを生成する。 理解とアクセシビリティを向上させるため,各トピックの簡潔で一般化可能な要約を作成し,トピック概要を作成するためにLLMベースのテキスト要約を用いた。 我々の実験は、迅速なエンジニアリング、微調整 LLM と BERTopic、および BERTopic と LLM を統合してトピック、タイトル、トピックの要約を生成した。 また、トピックモデリングのためのBERTopicとテキスト要約タスクのための各種LLMについても実験を行った。 以上の結果から,BERTopic と GPT 4 の組み合わせは,トピックモデリングにおけるシルエットとコヒーレンススコアにおいて最高の成績を示し,GPT4 の要約はテキスト要約器として他の LLM タスクよりも優れていた。

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