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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02726v2
• Date: Fri, 16 Feb 2024 14:26:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 20:31:34.368368
• 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: 本研究は,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。 最近のトップ50の社会科学出版物と生のウェブコーパスで構成されている。 最後の目標は、有効で斬新で有用な科学的仮説を自動的に生成するシステムを作ることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.40975887946237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/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 is under a constrained setting: (1) the observation annotations in the dataset are carefully manually handpicked sentences (resulting in a close-domain setting); and (2) the ground truth hypotheses are mostly commonsense knowledge, making the task less challenging. In this work, we tackle these problems by proposing the first NLP dataset for social science academic hypotheses discovery, consisting of 50 recent top social science publications; and a raw web corpus that contains enough information to make it possible to develop all the research hypotheses in the 50 papers. The final goal is to create systems that automatically generate valid, novel, and helpful scientific hypotheses, given only a pile of raw web corpus. Different from the previous settings, the new dataset requires (1) using open-domain data (raw web corpus) as observations; and (2) proposing 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 superior performance in terms of both GPT-4 based evaluation and expert-based evaluation.To the best of our knowledge, this is the first work showing that LLMs are able to generate novel ("not existing in the literature") and valid ("reflecting reality") scientific hypotheses.
• 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。 過去の仮説的帰納法の研究は、(1)データセットにおける観察的注釈は手動で選択した文(近接ドメイン設定で記述)であり、(2)基礎的真理仮説は、ほとんど常識的な知識であり、課題の難易度を低下させる。 本稿では,最近の50の社会科学出版物からなる社会科学学術的仮説発見のための最初のnlpデータセットと,研究仮説を50の論文で開発可能な十分な情報を含む生のウェブコーパスを提案することで,これらの課題に取り組む。 最後のゴールは、生のウェブコーパスの山だけで、有効で斬新で有用な科学的仮説を自動的に生成するシステムを作ることです。 以前の設定とは異なり、新しいデータセットは(1)観察としてopen-domain data(raw web corpus)を使用する必要があり、(2)人間にさらに新しい仮説を提案する。 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,本フレームワークは,gpt-4に基づく評価と専門家による評価の両方において優れた性能を示す。我々の知る限りでは,llmが「文学に存在しない」かつ「現実を反映する」科学的仮説を生成することができることを示す最初の研究である。

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