CitePrism: Human-in-the-Loop AI for Citation Auditing and Editorial Integrity
Author
- Haebom
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저자
Gowrika Mahesh, Budanur Madappa Darshan Gowda, Kavana Gopladevarahalli Papegowda, Prajwal Basavaraj, Binh Vu, Swati Chandna, Mehrdad Jalali
💡 개요
본 연구는 논문 편집 및 검토 과정에서 인용의 정확성, 관련성, 최신성, 윤리적 적절성을 보장하는 데 있어 기존 수동 방식의 한계를 극복하고자 CitePrism이라는 투명한 하이브리드 의사결정 지원 프레임워크를 제안합니다. CitePrism은 LLM 기반의 문맥 추론, 임베딩 기반 의미론적 유사도, 메타데이터 검증, 인용 무결성 플래그, 그리고 인간 전문가의 검토를 결합하여 인용 주변부 추출, 참조 메타데이터 강화, 융합된 관련성 점수 계산, 메타데이터 및 자기 인용 검토 프롬프트 제시, 구성 가능한 임계값 기반 분류를 지원합니다.
🔑 시사점 및 한계
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CitePrism은 편집자의 인용 품질 관리 부담을 경감시키고, 잠재적인 인용 관련 문제를 사전에 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
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제안된 프레임워크는 인간 전문가의 검토를 보조하는 의사결정 지원 도구로서, 자동화된 검토 시스템보다는 보수적인 초기 스크리닝 및 분류 작업에 유용할 수 있습니다.
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본 연구의 예비 검증 결과는 특정 논문 사례에서 유망한 가능성을 보여주었으나, 일반적인 편집 성능을 입증하기에는 부족하며, 광범위한 적용 및 검증이 필요합니다.
