論文の概要: From Words to Worth: Newborn Article Impact Prediction with LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03934v2
• Date: Sat, 14 Dec 2024 15:27:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:58.640646
• Title: From Words to Worth: Newborn Article Impact Prediction with LLM
• Title（参考訳）: 言葉から価値へ: LLMで生まれ変わった記事インパクト予測
• Authors: Penghai Zhao, Qinghua Xing, Kairan Dou, Jinyu Tian, Ying Tai, Jian Yang, Ming-Ming Cheng, Xiang Li,
• Abstract要約: 本稿では, LLMの能力を活用して, 新生記事の今後の影響を予測する, 有望なアプローチを提案する。 提案手法はLLMを用いて,高インパクトな論文の共有意味的特徴をタイトルと抽象的なペアの集合から識別する。 提案手法は, 0.216のMAEと0.901のNDCG@20を用いて, 提案手法が最先端性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.41680520058418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As the academic landscape expands, the challenge of efficiently identifying impactful newly published articles grows increasingly vital. This paper introduces a promising approach, leveraging the capabilities of LLMs to predict the future impact of newborn articles solely based on titles and abstracts. Moving beyond traditional methods heavily reliant on external information, the proposed method employs LLM to discern the shared semantic features of highly impactful papers from a large collection of title-abstract pairs. These semantic features are further utilized to predict the proposed indicator, TNCSI_SP, which incorporates favorable normalization properties across value, field, and time. To facilitate parameter-efficient fine-tuning of the LLM, we have also meticulously curated a dataset containing over 12,000 entries, each annotated with titles, abstracts, and their corresponding TNCSI_SP values. The quantitative results, with an MAE of 0.216 and an NDCG@20 of 0.901, demonstrate that the proposed approach achieves state-of-the-art performance in predicting the impact of newborn articles when compared to several promising methods. Finally, we present a real-world application example for predicting the impact of newborn journal articles to demonstrate its noteworthy practical value. Overall, our findings challenge existing paradigms and propose a shift towards a more content-focused prediction of academic impact, offering new insights for article impact prediction.
• Abstract（参考訳）: 学術的な展望が拡大するにつれて、影響力のある新刊記事の効率的な同定という課題がますます重要になっている。 本稿では, LLMの能力を活用して, タイトルや要約のみに基づく新生記事の今後の影響を予測する, 有望なアプローチを提案する。 外部情報に大きく依存する従来の手法を超えて、提案手法はLLMを用いて、高度に影響力のある論文の共有意味的特徴をタイトルと制約のペアの大規模なコレクションから識別する。 これらのセマンティックな特徴は、値、フィールド、時間にまたがる好ましい正規化特性を含む提案されたインジケータ TNCSI_SP を予測するためにさらに活用される。 LLMのパラメータ効率の良い微調整を容易にするために、12,000以上のエントリを含むデータセットを慎重にキュレートし、それぞれにタイトル、抽象、および対応する TNCSI_SP 値を付加した。 これらの結果から,本提案手法は,新鮮物品の影響を予測し,その影響を予測できることを示す。 最後に,新たな雑誌記事の影響を予測し,その実用的価値を実証するための実世界の応用例を示す。 全体として、既存のパラダイムに挑戦し、学術的影響のよりコンテンツ中心の予測へのシフトを提案し、記事のインパクト予測に新たな洞察を提供する。

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