論文の概要: TreeReader: A Hierarchical Academic Paper Reader Powered by Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18945v1
• Date: Fri, 25 Jul 2025 04:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.8212
• Title: TreeReader: A Hierarchical Academic Paper Reader Powered by Language Models
• Title（参考訳）: TreeReader: 言語モデルを活用した階層型学術論文リーダー
• Authors: Zijian Zhang, Pan Chen, Fangshi Du, Runlong Ye, Oliver Huang, Michael Liut, Alán Aspuru-Guzik,
• Abstract要約: TreeReaderは、新しい言語モデル拡張ペーパーリーダーである。 論文を、各セクションが簡潔な要約によって表現される対話的ツリー構造に分解する。 TreeReaderは、複雑な学術文献をナビゲートし、理解するための、より集中的で効率的な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.051630462399835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Efficiently navigating and understanding academic papers is crucial for scientific progress. Traditional linear formats like PDF and HTML can cause cognitive overload and obscure a paper's hierarchical structure, making it difficult to locate key information. While LLM-based chatbots offer summarization, they often lack nuanced understanding of specific sections, may produce unreliable information, and typically discard the document's navigational structure. Drawing insights from a formative study on academic reading practices, we introduce TreeReader, a novel language model-augmented paper reader. TreeReader decomposes papers into an interactive tree structure where each section is initially represented by an LLM-generated concise summary, with underlying details accessible on demand. This design allows users to quickly grasp core ideas, selectively explore sections of interest, and verify summaries against the source text. A user study was conducted to evaluate TreeReader's impact on reading efficiency and comprehension. TreeReader provides a more focused and efficient way to navigate and understand complex academic literature by bridging hierarchical summarization with interactive exploration.
• Abstract（参考訳）: 学術論文の効率的なナビゲートと理解は、科学的進歩に不可欠である。 PDFやHTMLのような伝統的な線形形式は認知的過負荷を引き起こし、紙の階層構造を曖昧にし、重要な情報を見つけるのが難しくなる。 LLMベースのチャットボットは要約を提供するが、それらはしばしば特定のセクションの微妙な理解を欠き、信頼できない情報を生成し、典型的には文書のナビゲーション構造を捨てる。 学術的な読解の実践に関する形式的な研究から洞察を得て,新しい言語モデル付論文読解機であるTreeReaderを紹介した。 TreeReaderは論文をインタラクティブなツリー構造に分解する。各セクションは、最初はLLMの生成した簡潔な要約で表現され、その基盤となる詳細はオンデマンドでアクセス可能である。 この設計により、ユーザーはコアのアイデアを素早く把握し、興味のあるセクションを選択的に探索し、ソーステキストに対して要約を検証することができる。 読みやすさと理解に対するTreeReaderの影響を評価するために,ユーザスタディを行った。 TreeReaderは、インタラクティブな探索で階層的な要約をブリッジすることで、複雑な学術文献をナビゲートし、理解するための、より集中的で効率的な方法を提供する。

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