論文の概要: Scideator: Human-LLM Scientific Idea Generation Grounded in Research-Paper Facet Recombination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14634v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 00:09:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:45:58.898263
- Title: Scideator: Human-LLM Scientific Idea Generation Grounded in Research-Paper Facet Recombination
- Title（参考訳）: Sideator:研究用紙の顔再結合を基礎とした人間とLLMの科学的アイデア
- Authors: Marissa Radensky, Simra Shahid, Raymond Fok, Pao Siangliulue, Tom Hope, Daniel S. Weld,
- Abstract要約: 我々は、科学的思考のための新しい混合開始ツールであるSideatorに貢献する。
ユーザが提供する論文セットから、Sideatorはこれらおよび関連する論文からキーファセット(目的、メカニズム、評価)を抽出する。
またSideatorは、ユーザーが文学を検索することで、アイデアの斬新さを判断するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.48126633604684
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The scientific ideation process often involves blending salient aspects of existing papers to create new ideas. To see if large language models (LLMs) can assist this process, we contribute Scideator, a novel mixed-initiative tool for scientific ideation. Starting from a user-provided set of papers, Scideator extracts key facets (purposes, mechanisms, and evaluations) from these and relevant papers, allowing users to explore the idea space by interactively recombining facets to synthesize inventive ideas. Scideator also helps users to gauge idea novelty by searching the literature for potential overlaps and showing automated novelty assessments and explanations. To support these tasks, Scideator introduces four LLM-powered retrieval-augmented generation (RAG) modules: Analogous Paper Facet Finder, Faceted Idea Generator, Idea Novelty Checker, and Idea Novelty Iterator. In a within-subjects user study, 19 computer-science researchers identified significantly more interesting ideas using Scideator compared to a strong baseline combining a scientific search engine with LLM interaction.
- Abstract（参考訳）: 科学的思考プロセスは、しばしば既存の論文の健全な側面をブレンドして新しいアイデアを作成する。
大規模言語モデル(LLM)がこのプロセスを支援することができるかどうかを確認するため、科学的な思考のための新しい混合開始ツールであるSideatorを寄贈する。
ユーザが提供する論文の集合から、Sideatorはこれらおよび関連論文からキーファセット(目的、メカニズム、評価)を抽出し、ユーザーが対話的にファセットを再結合してアイデアを合成することでアイデア空間を探索することができる。
Scideatorはまた、潜在的重複を検索し、自動化された新規性評価と説明を表示することで、アイデアの新規性を評価するのに役立つ。
これらのタスクをサポートするため、Sideatorは4つのLLMベースの検索拡張ジェネレーション(RAG)モジュール(Analogous Paper Facet Finder、Faceted Idea Generator、Idean Novelty Checker、Idean Novelty Iterator)を導入した。
コンピュータサイエンスの研究者19人が、科学的な検索エンジンとLLMの相互作用を組み合わせた強力なベースラインに比べて、Sideatorを使った興味深いアイデアを発見しました。
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