論文の概要: PolicyStory: Leveraging Large Language Models to Generate Comprehensible Summaries of Policy-News in India
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08218v1
- Date: Wed, 10 Sep 2025 01:22:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-11 17:24:19.826276
- Title: PolicyStory: Leveraging Large Language Models to Generate Comprehensible Summaries of Policy-News in India
- Title（参考訳）: PolicyStory:インドにおける政策新案の総合的なサマリ生成に大規模言語モデルを活用する
- Authors: Aatif Nisar Dar, Aditya Raj Singh, Anirban Sen,
- Abstract要約: PolicyStoryは、インドの政策問題に関する円滑で時系列的で要約された洞察を提供するように設計された情報ツールである。
様々な情報源からニュース記事を収集し、トピックごとにまとめ、政策に関するメディアの縦断的な議論から3段階の要約を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the era of information overload, traditional news consumption through both online and print media often fails to provide a structured and longitudinal understanding of complex sociopolitical issues. To address this gap, we present PolicyStory, an information tool designed to offer lucid, chronological, and summarized insights into Indian policy issues. PolicyStory collects news articles from diverse sources, clusters them by topic, and generates three levels of summaries from longitudinal media discourse on policies, leveraging open source large language models. A user study around the tool indicated that PolicyStory effectively aided users in grasping policy developments over time, with positive feedback highlighting its usability and clarity of summaries. By providing users a birds' eye view of complex policy topics, PolicyStory serves as a valuable resource.
- Abstract（参考訳）: 情報過負荷の時代において、オンラインメディアと印刷メディアの両方を通しての伝統的なニュース消費は、複雑な社会政治問題に対する構造化された、縦断的な理解を提供するのに失敗することが多い。
このギャップに対処するために、我々は、インドの政策問題に関する緩やかな、時間的、そして要約された洞察を提供するように設計された情報ツールであるPolicyStoryを紹介します。
PolicyStoryは、さまざまなソースからニュース記事を収集し、トピックごとにまとめ、ポリシーに関する縦長メディアの談話から3段階の要約を生成し、オープンソースの大規模言語モデルを活用する。
このツールに関するユーザ調査によると、PolicyStoryは、ポリシーの展開を時間とともに把握する上で、ユーザを効果的に支援し、そのユーザビリティと要約の明確さを肯定的なフィードバックで強調した。
複雑な政策トピックの鳥の視点をユーザに提供することで、PolicyStoryは貴重なリソースとして機能する。
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