面向检索结果集的结构化综述智能生成研究

作     者：孟旭阳 陈阳 白海燕 Meng Xuyang;Chen Yang;Bai Haiyan

作者机构：中国科学技术信息研究所北京100038 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2024年第68卷第6期

页      面：129-141页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家重点研发计划项目“科技文献内容深度挖掘及智能分析关键技术和软件”(项目编号:2022YFF0711900) 中国科学技术信息研究所创新研究基金青年项目“面向检索结果集的结构化综述研究”(项目编号:QN2023-11)研究成果之一 

主　　题：文献检索 结构化综述 大语言模型 文本自动生成 

摘      要：[目的/意义]在学术文献检索与阅读场景下,当前学术信息量已远超用户信息处理能力,造成信息堆积。为应对用户阅读效率与知识吸收难题,面向学术文献检索结果集开展内容的综合挖掘揭示。[方法/过程]一方面从阅读体验出发,针对文献检索场景的特点,进行结构化综述表达设计;另一方面从技术方法与内容质量提升出发,利用基于深度学习的文本自动生成技术,构建科技文献数据集,训练并优化文本摘要模型,在此基础上利用大语言模型技术实现结构化的综述文本生成。[结果/结论]训练优化后的摘要模型在各指标的召回率和F1值上平均增长2.07%。基于大模型的结构化综述生成,在实际测评中能够有效地提炼、总结和归纳内容要点,验证本文技术路线和应用实践的可行性,为进一步提升学术文献的知识化服务水平、智能辅助阅读与语义内容综合挖掘揭示等方面提供应用实践指南。