Human-AI Collaborative Taxonomy Construction: A Case Study in Profession-Specific Writing Assistants

📄 arXiv: 2406.18675v2 📥 PDF

作者: Minhwa Lee, Zae Myung Kim, Vivek Khetan, Dongyeop Kang

分类: cs.HC, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-06-26 (更新: 2024-07-16)

备注: Accepted to CHI 2024 In2Writing Workshop

💡 一句话要点

提出人机协作分类构建方法，提升LLM在特定领域写作辅助中的性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协作 大型语言模型 领域特定写作 分类构建 写作辅助

📋 核心要点

  1. 现有LLM在领域特定写作，特别是商业写作中，对细微差别的理解存在局限性。
  2. 提出人机协作分类构建方法，通过领域专家迭代反馈和人机交互来完善分类体系。
  3. 通过大规模实验验证该方法，旨在提升LLM驱动的写作辅助，满足不同利益相关者的需求。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在文本修订和故事生成等多种写作任务中为人类提供了帮助。然而，它们在支持特定领域写作方面的有效性，尤其是在商业环境中，相对较少被探索。我们与行业专业人士进行的初步研究揭示了当前LLM在此类领域特定写作的细微理解方面的局限性。为了解决这一差距，我们提出了一种人机协作分类开发方法，作为领域特定写作助手的指南。该方法整合了领域专家的迭代反馈以及这些专家与LLM之间的多次交互，以完善分类。通过更大规模的实验，我们旨在验证这种方法，从而改进LLM驱动的写作辅助，使其能够满足不同利益相关者的独特需求。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在特定领域写作辅助方面的不足，尤其是在商业写作中。现有LLM难以理解领域特定的细微差别，导致写作辅助效果不佳。行业专业人士的反馈表明，LLM需要更深入的领域知识才能提供有效的写作支持。

核心思路：论文的核心思路是利用领域专家和LLM的协作，构建一个领域特定的分类体系（taxonomy）。通过迭代式的反馈和人机交互，不断完善该分类体系，使其能够更准确地反映领域知识和写作规范。该分类体系将作为LLM写作辅助的指南，帮助LLM生成更符合领域要求的文本。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 领域专家提供初始分类体系；2) LLM基于初始分类体系生成文本；3) 领域专家评估LLM生成的文本，并提供反馈；4) 基于反馈，领域专家和LLM共同迭代完善分类体系；5) 重复步骤2-4，直到分类体系达到满意的程度。整个过程强调人机协作，充分利用领域专家的专业知识和LLM的生成能力。

关键创新：该方法的关键创新在于将人机协作引入到领域特定分类体系的构建过程中。传统的分类体系构建往往依赖于人工，效率较低且难以适应快速变化的领域知识。该方法通过LLM的辅助，可以更高效地构建和维护分类体系，并确保其与领域知识保持同步。此外，迭代式的反馈机制可以不断提升分类体系的质量和准确性。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，LLM的选择和训练方式对于该方法的有效性至关重要。此外，如何有效地整合领域专家的反馈，并将其转化为对分类体系的改进，也是一个关键的设计问题。未来的研究可以探索不同的反馈机制和知识表示方法，以进一步提升该方法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过与行业专业人士的初步研究，揭示了现有LLM在领域特定写作理解方面的局限性，为后续研究提供了重要的依据。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但该研究提出的人机协作分类构建方法为提升LLM在特定领域写作辅助方面的性能提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要领域特定写作辅助的场景，例如法律文书撰写、医学报告生成、金融分析报告撰写等。通过构建领域特定的分类体系，可以显著提升LLM在这些领域的写作辅助能力，提高写作效率和质量。未来，该方法还可以扩展到其他领域，为各行各业的专业人士提供更智能的写作支持。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have assisted humans in several writing tasks, including text revision and story generation. However, their effectiveness in supporting domain-specific writing, particularly in business contexts, is relatively less explored. Our formative study with industry professionals revealed the limitations in current LLMs' understanding of the nuances in such domain-specific writing. To address this gap, we propose an approach of human-AI collaborative taxonomy development to perform as a guideline for domain-specific writing assistants. This method integrates iterative feedback from domain experts and multiple interactions between these experts and LLMs to refine the taxonomy. Through larger-scale experiments, we aim to validate this methodology and thus improve LLM-powered writing assistance, tailoring it to meet the unique requirements of different stakeholder needs.