論文の概要: Knowledge Navigator: LLM-guided Browsing Framework for Exploratory Search in Scientific Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15836v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 14:48:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 15:40:56.147624
- Title: Knowledge Navigator: LLM-guided Browsing Framework for Exploratory Search in Scientific Literature
- Title(参考訳): 知識ナビゲータ:科学文献における探索探索のためのLLM誘導ブラウザフレームワーク
- Authors: Uri Katz, Mosh Levy, Yoav Goldberg,
- Abstract要約: 本稿では,探索探索能力の向上を目的とした知識ナビゲータを提案する。
検索された文書を、名前と記述の科学トピックとサブトピックの、ナビゲート可能な2段階の階層に整理する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.572336666741194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The exponential growth of scientific literature necessitates advanced tools for effective knowledge exploration. We present Knowledge Navigator, a system designed to enhance exploratory search abilities by organizing and structuring the retrieved documents from broad topical queries into a navigable, two-level hierarchy of named and descriptive scientific topics and subtopics. This structured organization provides an overall view of the research themes in a domain, while also enabling iterative search and deeper knowledge discovery within specific subtopics by allowing users to refine their focus and retrieve additional relevant documents. Knowledge Navigator combines LLM capabilities with cluster-based methods to enable an effective browsing method. We demonstrate our approach's effectiveness through automatic and manual evaluations on two novel benchmarks, CLUSTREC-COVID and SCITOC. Our code, prompts, and benchmarks are made publicly available.
- Abstract(参考訳): 科学文献の指数的な成長は、効果的な知識探索のための高度なツールを必要とする。
本稿では,広範囲なトピッククエリから検索した文書を,名前付きおよび記述型科学トピックとサブトピックのナビゲート可能な2段階の階層に整理し,探索的検索能力を高めるシステムであるKnowledge Navigatorを提案する。
この構造化された組織は、ドメイン内の研究テーマの全体像を提供すると同時に、特定のサブトピック内で反復的な検索と深い知識発見を可能にする。
知識ナビゲータは、LCM機能とクラスタベースのメソッドを組み合わせることで、効率的なブラウジング方法を実現する。
CLUSTREC-COVID と SCITOC という2つの新しいベンチマークで自動的および手動評価を行い,本手法の有効性を実証した。
私たちのコード、プロンプト、ベンチマークは公開されています。
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