Steering LLM Summarization with Visual Workspaces for Sensemaking
Large Language Models (LLMs) have been widely applied in summarization due to their speedy and high-quality text generation. Summarization for sensemaking involves information compression and insight extraction. Human guidance in sensemaking tasks can prioritize and cluster relevant information for...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2024-09 |
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Hauptverfasser: | , , , , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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