論文の概要: Learning to Generate Novel Scientific Directions with Contextualized Literature-based Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14259v1
• Date: Tue, 23 May 2023 17:12:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 14:13:14.872352
• Title: Learning to Generate Novel Scientific Directions with Contextualized Literature-based Discovery
• Title（参考訳）: 文脈化文学に基づく発見による新しい科学的方向の学習
• Authors: Qingyun Wang, Doug Downey, Heng Ji, Tom Hope
• Abstract要約: 文学に基づく発見(LBD)は、論文の採掘と仮説の生成によって新しい科学的知識を発見することを目的としている。 我々は、引用と知識グラフの関係のヘテロジニアスなネットワークからインスピレーションの検索を利用した新しいモデリングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.70193762068848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Literature-Based Discovery (LBD) aims to discover new scientific knowledge by mining papers and generating hypotheses. Standard LBD is limited to predicting pairwise relations between discrete concepts (e.g., drug-disease links). LBD also ignores critical contexts like experimental settings (e.g., a specific patient population where a drug is evaluated) and background knowledge and motivations that human scientists consider (e.g., to find a drug candidate without specific side effects). We address these limitations with a novel formulation of contextualized-LBD (C-LBD): generating scientific hypotheses in natural language, while grounding them in a context that controls the hypothesis search space. We present a new modeling framework using retrieval of ``inspirations'' from a heterogeneous network of citations and knowledge graph relations, and create a new dataset derived from papers. In automated and human evaluations, our models improve over baselines, including powerful large language models (LLMs), but also reveal challenges on the road to building machines that generate new scientific knowledge.
• Abstract（参考訳）: 文学に基づく発見(LBD)は、論文の採掘と仮説の生成によって新しい科学的知識を発見することを目的としている。 標準LBDは、離散概念(例えば、薬物放出リンク)間のペアワイズ関係の予測に限られる。 LBDはまた、実験的な状況(例えば、薬物が評価される特定の患者集団)や、人間の科学者が考える背景知識や動機(例えば、特定の副作用のない薬物候補を見つけるなど)を無視する。 これらの制約を文脈化されたLBD (C-LBD) の新たな定式化によって解決し、仮説探索空間を制御するコンテキストに基礎を置いている。 本稿では,引用と知識グラフ関係のヘテロジニアスネットワークから ‘inspirations'' を検索する新しいモデリングフレームワークを提案し,論文から得られた新しいデータセットを作成する。 自動化と人間による評価では、強力な大規模言語モデル(llm)を含むベースラインよりも改善していますが、新たな科学的知識を生み出すマシン構築の課題も明らかにしています。

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