論文の概要: Accelerating Scientific Discovery with Multi-Document Summarization of Impact-Ranked Papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03962v1
- Date: Tue, 05 Aug 2025 22:56:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.469756
- Title: Accelerating Scientific Discovery with Multi-Document Summarization of Impact-Ranked Papers
- Title（参考訳）: 衝撃紙の複数文書要約による科学的発見の加速
- Authors: Paris Koloveas, Serafeim Chatzopoulos, Dionysis Diamantis, Christos Tryfonopoulos, Thanasis Vergoulis,
- Abstract要約: 我々は、BIPに要約機能を導入している。Finderは、人気や影響力といった異なる影響面に基づいて文学をランク付けする学術検索エンジンである。
提案手法では,上位の検索結果から2種類の要約を生成することができる: 即時的な理解のための簡潔な要約と,より包括的な文献レビュースタイルの要約により,より大きく,より整理された理解のための要約である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4334105740533729
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing volume of scientific literature makes it challenging for scientists to move from a list of papers to a synthesized understanding of a topic. Because of the constant influx of new papers on a daily basis, even if a scientist identifies a promising set of papers, they still face the tedious task of individually reading through dozens of titles and abstracts to make sense of occasionally conflicting findings. To address this critical bottleneck in the research workflow, we introduce a summarization feature to BIP! Finder, a scholarly search engine that ranks literature based on distinct impact aspects like popularity and influence. Our approach enables users to generate two types of summaries from top-ranked search results: a concise summary for an instantaneous at-a-glance comprehension and a more comprehensive literature review-style summary for greater, better-organized comprehension. This ability dynamically leverages BIP! Finder's already existing impact-based ranking and filtering features to generate context-sensitive, synthesized narratives that can significantly accelerate literature discovery and comprehension.
- Abstract（参考訳）: 科学文献の量が増えているため、科学者が論文のリストからトピックの総合的な理解に移行することは困難である。
毎日新しい論文が流れているため、科学者が有望な論文の集合を特定しても、何十ものタイトルや要約を個別に読むという面倒な作業に直面する。
研究ワークフローにおけるこの重要なボトルネックに対処するため、BIPに要約機能を導入します!
Finderは学術的な検索エンジンで、人気や影響力といった異なる影響面に基づいて文学をランク付けする。
提案手法では,上位の検索結果から2種類の要約を生成することができる: 即時的な理解のための簡潔な要約と,より包括的な文献レビュースタイルの要約により,より大きく,より整理された理解のための要約である。
この機能はBIPを動的に活用します!
Finderの既存のインパクトベースのランキングとフィルタリング機能は、文脈に敏感で合成された物語を生成し、文学の発見と理解を著しく加速する。
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