論文の概要: Large Language Models for Automated Open-domain Scientific Hypotheses Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02726v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 05:19:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 16:45:39.985148
• Title: Large Language Models for Automated Open-domain Scientific Hypotheses Discovery
• Title（参考訳）: オープンドメイン科学仮説発見のための大規模言語モデル
• Authors: Zonglin Yang, Xinya Du, Junxian Li, Jie Zheng, Soujanya Poria, Erik Cambria
• Abstract要約: 社会科学の学術的仮説発見のための最初のNLPデータセットを提案する。 この論文は、社会科学誌に最近掲載された50の論文から成っている。 論文で仮説を立案するのに必要な生のウェブコーパスもデータセットに収集される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.40975887946237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Hypothetical induction is recognized as the main reasoning type when scientists make observations about the world and try to propose hypotheses to explain those observations. Past research on hypothetical induction has a limited setting that (1) the observation annotations of the dataset are not raw web corpus but are manually selected sentences (resulting in a close-domain setting); and (2) the ground truth hypotheses annotations are mostly commonsense knowledge, making the task less challenging. In this work, we propose the first NLP dataset for social science academic hypotheses discovery, consisting of 50 recent papers published in top social science journals. Raw web corpora that are necessary for developing hypotheses in the published papers are also collected in the dataset, with the final goal of creating a system that automatically generates valid, novel, and helpful (to human researchers) hypotheses, given only a pile of raw web corpora. The new dataset can tackle the previous problems because it requires to (1) use raw web corpora as observations; and (2) propose hypotheses even new to humanity. A multi-module framework is developed for the task, as well as three different feedback mechanisms that empirically show performance gain over the base framework. Finally, our framework exhibits high performance in terms of both GPT-4 based evaluation and social science expert evaluation.
• Abstract（参考訳）: 仮説的帰納は、科学者が世界を観察し、それらの観察を説明する仮説を提案しようとするときに、主要な推論タイプとして認識される。 仮説誘導に関する過去の研究は、(1)データセットの観察アノテーションは生のウェブコーパスではなく、手作業で選択された文である(近接ドメイン設定で解釈する)こと、(2)基礎的真理仮説アノテーションは概ね常識的な知識であり、タスクの難易度を低くする、という制限がある。 本稿では,社会科学誌上で発表された50の論文からなる,社会科学学術的仮説発見のための最初のnlpデータセットを提案する。 論文で仮説を策定するのに必要となる生のウェブコーパスもデータセットに収集され、有効な(人間研究者にとって)仮説を自動生成するシステムを構築するという最終目標は、生のウェブコーパスの山だけに限られる。 新たなデータセットは,(1)生のウェブコーパスを観察に利用する必要があり,(2)人間性にはさらに新しい仮説を提案するため,従来の課題に対処することができる。 タスク用にマルチモジュールフレームワークが開発され、ベースフレームワークのパフォーマンス向上を実証的に示す3つのフィードバックメカニズムが開発されている。 最後に,GPT-4に基づく評価と社会科学の専門家による評価の両面で高い性能を示す。

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