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调查森林图:获取特定研究主题的发散性洞见

计算与语言 2024-07-25 v1 人工智能 数字图书馆

摘要

随着论文数量的指数级增长以及 AI 研究的趋势发展,越来越多地采用生成式 AI 进行信息检索和问答,以进行研究调查。然而,对于不熟悉特定领域的初学者研究者而言,由于未发展出该领域的发散思维,他们在与生成式 AI 交互时效率提升并不显著。本研究旨在开发深入的调查森林图,该图通过指示多个论文之间的引用线索,引导初学者研究者进行发散思维,从而帮助其扩展调查视角。

关键词

引用

@article{arxiv.2407.17081,
  title  = {A Survey Forest Diagram : Gain a Divergent Insight View on a Specific Research Topic},
  author = {Jinghong Li and Wen Gu and Koichi Ota and Shinobu Hasegawa},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2407.17081},
  year   = {2024}
}

备注

This paper will submit to IEEE SMC 2024