論文の概要: pathfinder: A Semantic Framework for Literature Review and Knowledge Discovery in Astronomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01556v1
• Date: Fri, 02 Aug 2024 20:05:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 18:50:01.446452
• Title: pathfinder: A Semantic Framework for Literature Review and Knowledge Discovery in Astronomy
• Title（参考訳）: pathfinder:天文学における文献レビューと知識発見のためのセマンティックフレームワーク
• Authors: Kartheik G. Iyer, Mikaeel Yunus, Charles O'Neill, Christine Ye, Alina Hyk, Kiera McCormick, Ioana Ciuca, John F. Wu, Alberto Accomazzi, Simone Astarita, Rishabh Chakrabarty, Jesse Cranney, Anjalie Field, Tirthankar Ghosal, Michele Ginolfi, Marc Huertas-Company, Maja Jablonska, Sandor Kruk, Huiling Liu, Gabriel Marchidan, Rohit Mistry, J. P. Naiman, J. E. G. Peek, Mugdha Polimera, Sergio J. Rodriguez, Kevin Schawinski, Sanjib Sharma, Michael J. Smith, Yuan-Sen Ting, Mike Walmsley,
• Abstract要約: Pathfinderは天文学における文献のレビューと知識発見を可能にする機械学習フレームワークである。 我々のフレームワークは、LLMベースの合成と高度な検索技術を組み合わせて、意味文脈による天文学文献の検索を行う。 時間に基づく重み付けスキームと引用に基づく重み付けスキームを通じて、jargon、名前付きエンティティ、時間的側面の複雑さに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6952253149772996
• License:
• Abstract: The exponential growth of astronomical literature poses significant challenges for researchers navigating and synthesizing general insights or even domain-specific knowledge. We present Pathfinder, a machine learning framework designed to enable literature review and knowledge discovery in astronomy, focusing on semantic searching with natural language instead of syntactic searches with keywords. Utilizing state-of-the-art large language models (LLMs) and a corpus of 350,000 peer-reviewed papers from the Astrophysics Data System (ADS), Pathfinder offers an innovative approach to scientific inquiry and literature exploration. Our framework couples advanced retrieval techniques with LLM-based synthesis to search astronomical literature by semantic context as a complement to currently existing methods that use keywords or citation graphs. It addresses complexities of jargon, named entities, and temporal aspects through time-based and citation-based weighting schemes. We demonstrate the tool's versatility through case studies, showcasing its application in various research scenarios. The system's performance is evaluated using custom benchmarks, including single-paper and multi-paper tasks. Beyond literature review, Pathfinder offers unique capabilities for reformatting answers in ways that are accessible to various audiences (e.g. in a different language or as simplified text), visualizing research landscapes, and tracking the impact of observatories and methodologies. This tool represents a significant advancement in applying AI to astronomical research, aiding researchers at all career stages in navigating modern astronomy literature.
• Abstract（参考訳）: 天文学文学の指数的な成長は、一般的な洞察やドメイン固有の知識をナビゲートし、合成する研究者にとって大きな課題となっている。 Pathfinderは、天文学における文献のレビューと知識発見を可能にする機械学習フレームワークであり、キーワードによる構文検索ではなく、自然言語による意味探索に焦点を当てている。 最先端の大規模言語モデル(LLM)と、ADS(Astrophysics Data System)による35万件の査読論文のコーパスを活用して、Pathfinderは科学的調査と文献調査に革新的なアプローチを提供する。 我々のフレームワークは、キーワードや引用グラフを用いた既存の手法を補完するものとして、LLMに基づく高度な検索手法を結合し、意味文脈を用いて天文学文献を検索する。 時間に基づく重み付けスキームと引用に基づく重み付けスキームを通じて、jargon、名前付きエンティティ、時間的側面の複雑さに対処する。 ケーススタディを通じてツールの汎用性を実証し、様々な研究シナリオでその応用例を示す。 システムの性能は、シングルペーパータスクやマルチペーパータスクを含むカスタムベンチマークを用いて評価される。 文献レビュー以外にも、Pathfinderは様々なオーディエンス(例えば、異なる言語や単純化されたテキスト)にアクセスできる方法で回答を再構築し、研究の風景を視覚化し、観測所や方法論の影響を追跡できるユニークな機能を提供する。 このツールは、天文学の研究にAIを適用し、現代の天文学の文献をナビゲートするあらゆる段階の研究者を支援している。

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