論文の概要: AI-Facilitated Analysis of Abstracts and Conclusions: Flagging Unsubstantiated Claims and Ambiguous Pronouns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13172v2
• Date: Tue, 17 Jun 2025 08:24:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 13:08:30.116976
• Title: AI-Facilitated Analysis of Abstracts and Conclusions: Flagging Unsubstantiated Claims and Ambiguous Pronouns
• Title（参考訳）: AIによる抽象的・包括的分析:不確定な主張とあいまいな代名詞のフラグ付け
• Authors: Evgeny Markhasin,
• Abstract要約: 我々は,人間のような階層的推論を引き出すために設計された概念証明プロンプトを提示し,評価する。 アカデミック・サマリーにおける2つの非自明な分析課題(要約と結論)をターゲットにしたプロンプト 我々は,異なる状況下で2つのモデル(Gemini Pro 2.5 Pro と ChatGPT Plus o3)について,系統的,マルチラン評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present and evaluate a suite of proof-of-concept (PoC), structured workflow prompts designed to elicit human-like hierarchical reasoning while guiding Large Language Models (LLMs) in the high-level semantic and linguistic analysis of scholarly manuscripts. The prompts target two non-trivial analytical tasks within academic summaries (abstracts and conclusions): identifying unsubstantiated claims (informational integrity) and flagging semantically confusing ambiguous pronoun references (linguistic clarity). We conducted a systematic, multi-run evaluation on two frontier models (Gemini Pro 2.5 Pro and ChatGPT Plus o3) under varied context conditions. Our results for the informational integrity task reveal a significant divergence in model performance: while both models successfully identified an unsubstantiated head of a noun phrase (95% success), ChatGPT consistently failed (0% success) to identify an unsubstantiated adjectival modifier that Gemini correctly flagged (95% success), raising a question regarding the potential influence of the target's syntactic role. For the linguistic analysis task, both models performed well (80-90% success) with full manuscript context. Surprisingly, in a summary-only setting, Gemini's performance was substantially degraded, while ChatGPT achieved a perfect (100%) success rate. Our findings suggest that while structured prompting is a viable methodology for complex textual analysis, prompt performance may be highly dependent on the interplay between the model, task type, and context, highlighting the need for rigorous, model-specific testing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学術写本の高レベルな意味的・言語的分析において,大規模言語モデル(LLM)を指導しながら,人間のような階層的推論を導出するための構造化されたワークフロープロンプトである概念実証(PoC)を提示し,評価する。 このプロンプトは、2つの非自明な分析的タスク(抽象的および結論)をターゲットにしており、不確定なクレーム(情報的完全性)を識別し、意味的に紛らわしい曖昧な代名詞参照(言語的明瞭さ)をフラグ付けする。 異なる状況下で2つのフロンティアモデル(Gemini Pro 2.5 ProとChatGPT Plus o3)の系統的マルチラン評価を行った。 両モデルとも名詞句の未確定な頭部(95%成功)を同定できたが、ChatGPTは一貫して失敗し(0%成功)、ジェミニが正しくフラグを立てた形容詞修飾子(95%成功)を同定し(95%成功)、標的の構文的役割の潜在的影響について疑問を投げかけた。 言語分析のタスクでは、両方のモデルが十分に(80-90%の成功)、完全な原稿コンテキストで実行された。 驚いたことに、ジェミニのパフォーマンスは大幅に低下し、ChatGPTは完全な(100%)成功率を達成した。 この結果から,構造化プロンプトは複雑なテキスト解析の方法論として実現可能であるものの,モデル,タスクタイプ,コンテキスト間の相互作用に強く依存し,厳密でモデル固有のテストの必要性を浮き彫りにする可能性が示唆された。

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