論文の概要: XtraGPT: Context-Aware and Controllable Academic Paper Revision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11336v3
- Date: Thu, 23 Oct 2025 14:49:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:05.827906
- Title: XtraGPT: Context-Aware and Controllable Academic Paper Revision
- Title（参考訳）: XtraGPT:文脈認識と制御可能な学術論文改訂
- Authors: Nuo Chen, Andre Lin HuiKai, Jiaying Wu, Junyi Hou, Zining Zhang, Qian Wang, Xidong Wang, Bingsheng He,
- Abstract要約: 本稿では,基準誘導型意図アライメントと文脈認識モデリングを中心とした学術論文改訂のための人間-AI協調フレームワークを提案する。
XtraGPTは,コンテクスト対応,命令誘導型書き込み支援のためのオープンソースのLLMスイートである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.263488839387584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the growing adoption of large language models (LLMs) in academic workflows, their capabilities remain limited to support high-quality scientific writing. Most existing systems are designed for general-purpose scientific text generation and fail to meet the sophisticated demands of research communication beyond surface-level polishing, such as conceptual coherence across sections. Furthermore, academic writing is inherently iterative and revision-driven, a process not well supported by direct prompting-based paradigms. To address these scenarios, we propose a human-AI collaboration framework for academic paper revision centered on criteria-guided intent alignment and context-aware modeling. To validate the framework, we curate a dataset of 7,000 research papers from top-tier venues annotated with 140,000 instruction-response pairs that reflect realistic, section-level scientific revisions. We instantiate the framework in XtraGPT, the first suite of open-source LLMs (1.5B to 14B parameters) for context-aware, instruction-guided writing assistance. Extensive experiments validate that XtraGPT significantly outperforms same-scale baselines and approaches the quality of proprietary systems. Both automated preference assessments and human evaluations confirm the effectiveness of XtraGPT in improving scientific drafts.
- Abstract（参考訳）: 学術的ワークフローにおける大規模言語モデル(LLM)の普及にもかかわらず、それらの能力は高品質な科学的記述をサポートするために限られている。
既存のシステムの多くは汎用的な科学テキスト生成のために設計されており、セクション間の概念的コヒーレンスのような表面的な研磨以外の研究コミュニケーションの洗練された要求を満たすことができない。
さらに、学術的な文章は本質的に反復的でリビジョン駆動であり、直接的なプロンプトベースのパラダイムでは支持されないプロセスである。
これらのシナリオに対処するために、基準付き意図アライメントと文脈対応モデリングを中心とした学術論文改訂のための人間-AI協調フレームワークを提案する。
このフレームワークを検証するため、我々は、リアルでセクションレベルの科学的修正を反映した14万の命令応答ペアをアノテートしたトップレベルの会場から7000の研究論文のデータセットをキュレートした。
XtraGPTは、コンテクスト対応、命令誘導型書き込み支援のためのオープンソースのLCM(1.5Bから14Bパラメータ)の最初のスイートである。
大規模な実験では、XtraGPTが同じスケールのベースラインを著しく上回り、プロプライエタリなシステムの品質にアプローチしていることが確認された。
自動選好評価と人的評価は、XtraGPTが科学的ドラフトの改善に有効であることを確認する。
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