論文の概要: Automating Knowledge Discovery from Scientific Literature via LLMs: A Dual-Agent Approach with Progressive Ontology Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00054v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 16:42:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-08 15:31:02.394198
• Title: Automating Knowledge Discovery from Scientific Literature via LLMs: A Dual-Agent Approach with Progressive Ontology Prompting
• Title（参考訳）: LLMによる科学文献からの知識発見の自動化:進行性オントロジープロンプティングによる2段階的アプローチ
• Authors: Yuting Hu, Dancheng Liu, Qingyun Wang, Charles Yu, Heng Ji, Jinjun Xiong,
• Abstract要約: LLM-Duoという,プログレッシブプロンプトアルゴリズムとデュアルエージェントシステムを組み合わせた,大規模言語モデル(LLM)に基づく新しいフレームワークを提案する。 言語治療領域における64,177論文からの2,421件の介入を同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.97247234955861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the challenge of automating knowledge discovery from a vast volume of literature, in this paper, we introduce a novel framework based on large language models (LLMs) that combines a progressive ontology prompting (POP) algorithm with a dual-agent system, named LLM-Duo, designed to enhance the automation of knowledge extraction from scientific articles. The POP algorithm utilizes a prioritized breadth-first search (BFS) across a predefined ontology to generate structured prompt templates and action orders, thereby guiding LLMs to discover knowledge in an automatic manner. Additionally, our LLM-Duo employs two specialized LLM agents: an explorer and an evaluator. These two agents work collaboratively and adversarially to enhance the reliability of the discovery and annotation processes. Experiments demonstrate that our method outperforms advanced baselines, enabling more accurate and complete annotations. To validate the effectiveness of our method in real-world scenarios, we employ our method in a case study of speech-language intervention discovery. Our method identifies 2,421 interventions from 64,177 research articles in the speech-language therapy domain. We curate these findings into a publicly accessible intervention knowledge base that holds significant potential to benefit the speech-language therapy community.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく新しいフレームワークを提案する。このフレームワークは,POPアルゴリズムとLLM-Duoという2元エージェントシステムを組み合わせて,学術論文からの知識抽出の自動化を促進する。 POPアルゴリズムは、事前定義されたオントロジーをまたいだ優先順位付き幅優先探索(BFS)を用いて、構造化されたプロンプトテンプレートとアクションオーダを生成する。 さらに, LLM-Duoには, エクスプローラーと評価器という, 特殊なLSMエージェントが2つ採用されている。 これら2つのエージェントは、発見およびアノテーションプロセスの信頼性を高めるために、協調的かつ逆向きに働く。 実験により、我々のメソッドは高度なベースラインよりも優れており、より正確で完全なアノテーションを可能にします。 実世界のシナリオにおける本手法の有効性を検証するため,言語介入発見の事例研究に本手法を適用した。 言語治療領域における64,177論文からの2,421件の介入を同定した。 本研究は,これらの知見を,言語療法コミュニティの利益に寄与する大きな可能性を秘めた,広くアクセス可能な介入知識基盤にキュレートする。

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