論文の概要: ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07738v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 13:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 13:50:01.946223
• Title: ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models
• Title（参考訳）: ResearchAgent: 大規模言語モデルによる科学文献の反復的研究思想生成
• Authors: Jinheon Baek, Sujay Kumar Jauhar, Silviu Cucerzan, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: ResearchAgentは、大規模言語モデルによる研究アイデア作成エージェントである。 科学文献に基づいて繰り返し精製しながら、問題、方法、実験設計を生成する。 我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.08917291606421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific Research, vital for improving human life, is hindered by its inherent complexity, slow pace, and the need for specialized experts. To enhance its productivity, we propose a ResearchAgent, a large language model-powered research idea writing agent, which automatically generates problems, methods, and experiment designs while iteratively refining them based on scientific literature. Specifically, starting with a core paper as the primary focus to generate ideas, our ResearchAgent is augmented not only with relevant publications through connecting information over an academic graph but also entities retrieved from an entity-centric knowledge store based on their underlying concepts, mined and shared across numerous papers. In addition, mirroring the human approach to iteratively improving ideas with peer discussions, we leverage multiple ReviewingAgents that provide reviews and feedback iteratively. Further, they are instantiated with human preference-aligned large language models whose criteria for evaluation are derived from actual human judgments. We experimentally validate our ResearchAgent on scientific publications across multiple disciplines, showcasing its effectiveness in generating novel, clear, and valid research ideas based on human and model-based evaluation results.
• Abstract（参考訳）: 科学的研究は、人間の生活を改善するために不可欠であり、その固有の複雑さ、ペースの遅さ、専門の専門家の必要性によって妨げられている。 本研究では,その生産性を高めるために,大規模言語モデルを用いた研究アイデア作成エージェントであるResearchAgentを提案する。 具体的には、中核的な論文からアイデアを創出する第一の焦点として、学術的なグラフ上の情報を接続することで、関連する出版物だけでなく、基礎となる概念に基づいてエンティティ中心の知識ストアから取得したエンティティも拡張し、多くの論文にまたがって共有しています。 さらに、ピアディスカッションでアイデアを反復的に改善するための人間的アプローチを反映し、レビューとフィードバックを反復的に提供する複数のReviewingAgentsを活用する。 さらに、評価基準が実際の人間の判断から導かれる人間の嗜好に整合した大規模言語モデルを用いてインスタンス化する。 我々は,複数の分野にわたる学術出版物に関するResearchAgentを実験的に検証し,人間とモデルに基づく評価結果に基づく,新規で明瞭で有効な研究思想を創出する上での有効性を示す。

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