AbstractExplorer：利用结构映射理论增强大规模比较性细读

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如今的旗舰单个会议可能有一千多篇论文；即使只是阅读最新相关会议上每篇论文的摘要来跟上研究步伐，也需要大量时间和记忆力。该领域的先前可视化普遍遵循 Shneiderman 的视觉信息搜索箴言，按需提供细节。然而，最近在其他领域，系统设计师利用结构映射理论（SMT）来同时概览和详情，促进抽象而不丢失上下文。我们构建并评估了一个名为 AbstractExplorer 的系统，该系统具有类似的 SMT 衍生特征，用于科学摘要语料库的熟悉化。AbstractExplorer 具有独特的组合：（1）大语言模型驱动的Facet 比较细读，（2）角色高亮，（3）基于结构的排序和（4）对齐。消融研究（N=24）验证了这些特征组合使用效果最佳。一项总结性研究（N=16）描述了这些功能如何帮助用户熟悉来自单个大型会议的超1000篇论文摘要语料库。