动态论文:增强学术交流的语言工具包
荣誉提名作者
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)交互式数据可视化计算方法在HCI中的应用大学教授与研究人员数据科学家与分析师HCI 研究员
计算技术深刻影响了学术文章的撰写和制作,但文章格式和功能几个世纪以来变化甚微。现状是由针对印刷纸张优化的数字文件组成,不适合交互式阅读辅助、无障碍性、动态图表或便捷的信息提取和重用。在与学术交流研究人员和出版工具开发者的形成性讨论的指导下,我们提出了动态论文,一个用于生成涵盖打印、交互和计算媒体的增强学术文章的语言工具包。动态论文文章可包含格式化文本、引用、可执行代码和交互组件。文章被解析为标准化文档格式,从中生成多种输出,包括静态PDF、动态网页以及用于提取论文内容和元数据的提取API。我们描述了动态论文的架构、文档模型和响应式运行时,并详细介绍了引用处理和交互组件向静态内容转换等关键方面。我们通过传统研究论文、可探索解释、信息提取以及增强引用、交叉引用和方程等阅读辅助工具的示例演示了动态论文的使用和扩展。动态论文作为一个可扩展的开源平台提供,旨在支持文章作者和增强阅读与写作体验的研究者。
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DOI: https://doi.org/10.1145/3586183.3606791
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来源
UIST
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年份
2023
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奖项
荣誉提名
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作者
5 位作者
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研究子方向
生成式AI(文本、图像、音乐、视频)、交互式数据可视化、计算方法在HCI中的应用
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职业/产业
大学教授与研究人员、数据科学家与分析师、HCI 研究员
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