論文の概要: Interesting Scientific Idea Generation Using Knowledge Graphs and LLMs: Evaluations with 100 Research Group Leaders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17044v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 18:58:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:29:55.778773
• Title: Interesting Scientific Idea Generation Using Knowledge Graphs and LLMs: Evaluations with 100 Research Group Leaders
• Title（参考訳）: 知識グラフとLLMを用いた科学的アイデア生成:100人の研究グループリーダによる評価
• Authors: Xuemei Gu, Mario Krenn,
• Abstract要約: 我々は,5800万件の研究論文と大規模言語モデルを用いて研究アイデアを生成するSciMuseを紹介した。 我々は、100以上の研究グループのリーダーが興味に基づいて4,400以上のパーソナライズされたアイデアをランク付けする大規模な評価を行う。 このデータにより,(1)人間の評価に基づいて訓練された教師付きニューラルネットワーク,(2)大規模言語モデルを用いた教師なしゼロショットランキングを用いて,研究の関心を予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
• License:
• Abstract: The rapid growth of scientific literature makes it challenging for researchers to identify novel and impactful ideas, especially across disciplines. Modern artificial intelligence (AI) systems offer new approaches, potentially inspiring ideas not conceived by humans alone. But how compelling are these AI-generated ideas, and how can we improve their quality? Here, we introduce SciMuse, which uses 58 million research papers and a large-language model to generate research ideas. We conduct a large-scale evaluation in which over 100 research group leaders - from natural sciences to humanities - ranked more than 4,400 personalized ideas based on their interest. This data allows us to predict research interest using (1) supervised neural networks trained on human evaluations, and (2) unsupervised zero-shot ranking with large-language models. Our results demonstrate how future systems can help generating compelling research ideas and foster unforeseen interdisciplinary collaborations.
• Abstract（参考訳）: 科学文献の急速な成長は、研究者にとって、特に分野にわたって、新しく影響のあるアイデアを特定することは困難である。 現代の人工知能(AI)システムは新しいアプローチを提供しており、人間だけでは考えられない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ほど説得力があり、どのように品質を改善することができるのか? 本稿では,5800万件の研究論文と大規模言語モデルを用いて研究アイデアを生成するSciMuseを紹介する。 我々は、自然科学から人文科学まで、100以上の研究グループのリーダーが興味に基づいて4,400以上のパーソナライズされたアイデアをランク付けする大規模な評価を行う。 このデータにより,(1)人間の評価に基づいて訓練された教師付きニューラルネットワーク,(2)大規模言語モデルを用いた教師なしゼロショットランキングを用いて,研究の関心を予測できる。 今後のシステムによって、魅力的な研究アイデアが作り出され、予期せぬ学際的なコラボレーションが促進されることを示す。

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