Gu, NianlongReischuk, Rüdiger2023-11-092023-11-092023978-3-88579-981-8https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42615Diese Arbeit präsentiert ein integriertes System für effizienten Abruf, Zusammenfassung und Erzeugung von Zitaten wissenschaftlicher Literatur. Wir schlagen ein Zwei-Stufen- Zitationsempfehlungssystem vor, das Geschwindigkeit und Genauigkeit ausbalanciert. Darüber hinaus stellen wir ein leichtgewichtiges Modell auf Basis von verstärkendem Lernen vor, um wissenschaftliche Artikel effizient zusammenzufassen. Wir präsentieren auch ein steuerbares Modell zur Zitaterzeu- gung, das durch bestimmte Zitatattribute gesteuert wird. Schließlich werden diese Teilsysteme in einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche vereint, die zur KI-gesteuerten wissenschaftlichen Schlussfolgerung beiträgt und Autoren beim wissenschaftlichen Schreiben unterstützt.deText/Conference Paper