Компьютерные науки > цифровые библиотеки [представлены 5 октября 2026 года] Название: " Erors of LLM-Assisted Litriatory Retrieval in Environment Science: A Treatment Study of Extravision to full-text presents View Astractive PDF Abstract: Material language Models (LMS) все чаще используются для поиска и обобщения литературы. Однако неясно, получают ли они точную библиографическую информацию в области экологии. Поэтому мы в количественном отношении сравнили ошибки широко используемых платформ LLM при поиске ссылок на оригинальные статьи из пяти ведущих экологических научных журналов (Энергетика и экологическая наука, устойчивость природы, изменение климата окружающей среды, здоровье планет Ланцета и экологические науки и технологии), опубликованных в 2024-2025 годах. Клод, ЧатгПТ, Грок, Дип Сик, Перспективность и Джемини использовались в качестве платформ LLM. МЛМ собрала 10 ссылок на каждый из 50 произвольно выбранных оригинальных статей, используя либо абстрактный, либо полный текст статьи в качестве оперативного. Полученные ссылки были подвержены многометрическому соотношению баллов, сочетающему действительность библиографических данных, ссылку на Google Study, цифровой идентификатор объекта, электронный идентификатор Scopus и оценку значимости (указанный или являющийся индексной бумагой), а также процентную долю полной фабрики, которая не сработала по всем параметрам. Только резюме быстро дало значительно более высокую точность, чем полный текст. Это преимущество…
Ошибки, допущенные в исследовании по экологическим наукам на основе использования литературы LLM: сопоставление резюме с полным текстом
arXiv: 2610,05690v 1 Annualce Type: кросс-бюллетень: Большие языковые модели (LMS) все чаще используются для поиска и обобщения литературы. Однако неясно, получают ли они точную библиографическую информацию в области экологии. Поэтому мы в количественном отношении сравнили ошибки широко используемых платформ LLM при поиске ссылок на оригинальные статьи из пяти ведущих экологических научных журналов (Энергетика и экологическая наука, устойчивость природы, изменение климата окружающей среды, здоровье планет Ланцета и экологические науки и технологии), опубликованных в 2024-2025 годах. Клод, ЧатгПТ, Грок, Дип Сик, Перспективность и Джемини использовались в качестве платформ LLM. МЛМ собрала 10 ссылок на каждый из 50 произвольно выбранных оригинальных статей, используя либо абстрактный, либо полный текст статьи в качестве оперативного. Полученные ссылки определялись многомерным соотношением баллов, сочетающим в себе достоверность библиографических данных, ссылку на Google Scientific, цифровой идентификатор объекта, Scopus E