DiscipLink：通过人机协同探索促进跨学科信息寻求过程

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跨学科研究通常需要研究者在不同知识分支中探索文献。然而，从不熟悉的学科导航高度分散的知识是一项重大挑战。在本文中，我们引入DiscipLink，这是一种在跨学科信息寻求（IIS）中促进研究者和大型语言模型（LLM）协作的新型交互系统。基于用户感兴趣的主题，DiscipLink从可能的相關学科视角发起探索性问题，用户可以进一步定制这些问题。DiscipLink然后支持用户在选定问题下搜索和筛选论文，自动使用学科特定术语扩展查询，从检索到的论文中提取主题，并突出论文与问题之间的联系。我们的评估包括被试内比较实验和开放性探索研究，结果表明DiscipLink可以有效支持研究者突破学科界限并整合不同领域分散的知识。这些发现强调了LLM驱动的工具在促进信息寻求实践和加强跨学科研究方面的潜力。