論文の概要: Preface to the Special Issue of the TAL Journal on Scholarly Document Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03587v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 05:35:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.166798
• Title: Preface to the Special Issue of the TAL Journal on Scholarly Document Processing
• Title（参考訳）: 学術文書処理」特集号によせて
• Authors: Florian Boudin, Akiko Aizawa,
• Abstract要約: 学術文献の急速な成長は、研究者が新たな知識に追随することをますます困難にしている。 TALジャーナルのこの特別号では、学術・科学的文書の自然言語処理と情報検索についての研究が強調されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.04325179283727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth of scholarly literature makes it increasingly difficult for researchers to keep up with new knowledge. Automated tools are now more essential than ever to help navigate and interpret this vast body of information. Scientific papers pose unique difficulties, with their complex language, specialized terminology, and diverse formats, requiring advanced methods to extract reliable and actionable insights. Large language models (LLMs) offer new opportunities, enabling tasks such as literature reviews, writing assistance, and interactive exploration of research. This special issue of the TAL journal highlights research addressing these challenges and, more broadly, research on natural language processing and information retrieval for scholarly and scientific documents.
• Abstract（参考訳）: 学術文献の急速な成長は、研究者が新たな知識に追随することをますます困難にしている。 この膨大な情報をナビゲートし解釈するためには、自動化ツールがこれまで以上に不可欠になっている。 科学論文は、その複雑な言語、専門用語、多種多様な形式に固有の困難を生じさせ、信頼性と行動可能な洞察を抽出するための高度な方法を必要としている。 大きな言語モデル(LLM)は新しい機会を提供し、文学レビュー、執筆支援、研究のインタラクティブな探索などのタスクを可能にする。 tal Journalのこの特別号では、これらの課題に対処する研究と、より広範に、学術・科学的文書の自然言語処理と情報検索の研究を取り上げている。

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