論文の概要: Generation and human-expert evaluation of interesting research ideas using knowledge graphs and large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17044v1
• Date: Mon, 27 May 2024 11:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 15:52:11.694841
• Title: Generation and human-expert evaluation of interesting research ideas using knowledge graphs and large language models
• Title（参考訳）: 知識グラフと大規模言語モデルを用いた興味深い研究アイデアの生成と評価
• Authors: Xuemei Gu, Mario Krenn,
• Abstract要約: SciMuseは5800万以上の科学論文から構築された知識グラフを利用して、パーソナライズされた研究アイデアを生成するシステムである。 データ効率のよい機械学習は、高い精度で研究の関心を予測でき、生成した研究のアイデアの関心レベルを最適化できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advanced artificial intelligence (AI) systems with access to millions of research papers could inspire new research ideas that may not be conceived by humans alone. However, how interesting are these AI-generated ideas, and how can we improve their quality? Here, we introduce SciMuse, a system that uses an evolving knowledge graph built from more than 58 million scientific papers to generate personalized research ideas via an interface to GPT-4. We conducted a large-scale human evaluation with over 100 research group leaders from the Max Planck Society, who ranked more than 4,000 personalized research ideas based on their level of interest. This evaluation allows us to understand the relationships between scientific interest and the core properties of the knowledge graph. We find that data-efficient machine learning can predict research interest with high precision, allowing us to optimize the interest-level of generated research ideas. This work represents a step towards an artificial scientific muse that could catalyze unforeseen collaborations and suggest interesting avenues for scientists.
• Abstract（参考訳）: 何百万もの研究論文にアクセス可能な高度な人工知能(AI)システムは、人間だけでは考えられないかもしれない新しい研究アイデアを刺激する可能性がある。 しかし、これらのAI生成のアイデアはどれくらい興味深いのか、そして、どのように品質を改善することができるのか? ここでは,5800万以上の科学論文から構築された知識グラフを用いて,GPT-4へのインタフェースを通じて,パーソナライズされた研究アイデアを生成するシステムであるSciMuseを紹介する。 我々はマックス・プランク・ソサエティの100人以上の研究グループリーダーと大規模な人間評価を行い、その関心度に基づいて4000以上のパーソナライズされた研究思想をランク付けした。 この評価により、科学的な関心と知識グラフのコア特性の関係を理解することができる。 データ効率のよい機械学習は、高い精度で研究の関心を予測でき、生成した研究のアイデアの関心レベルを最適化できる。 この研究は、予期せぬコラボレーションを触媒し、科学者にとって興味深い道筋を示唆する、人工的な科学的なミューズへの一歩を表している。

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