論文の概要: Scideator: Human-LLM Scientific Idea Generation Grounded in Research-Paper Facet Recombination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14634v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 20:25:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:33:15.432020
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• Chain of Ideas: Revolutionizing Research Via Novel Idea Development with LLM Agents [64.64280477958283]
  科学文献の急激な増加は、研究者が最近の進歩と意義ある研究方向を見極めるのを困難にしている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、新しい研究のアイデアを自動生成するための有望な道のりを示唆している。 本研究では, チェーン構造に関連文献を整理し, 研究領域の進展を効果的に反映する, LLMベースのエージェントであるChain-of-Ideas(CoI)エージェントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T03:26:37Z)
• Two Heads Are Better Than One: A Multi-Agent System Has the Potential to Improve Scientific Idea Generation [48.29699224989952]
  VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。 このマルチエージェントアプローチは、新規で影響力のある科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:16:22Z)
• IdeaSynth: Iterative Research Idea Development Through Evolving and Composing Idea Facets with Literature-Grounded Feedback [26.860080743555283]
  Idea Synth(イデオロギーシンス)は、文学的なフィードバックを用いて研究問題、ソリューション、評価、コントリビューションを表現する研究アイデア開発システムである。 我々の研究室研究(N)では、Idea Synthを用いて、参加者はより代替的なアイデアを探求し、LLMベースのベースラインと比較してより詳細で初期アイデアを拡張した。 展開調査 (N=7) では, 実世界の研究プロジェクトにおいて, 初期アイデアの展開から, 成熟した原稿のフレーミングの見直しに至るまで, 効果的にIdea Synthを活用できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T04:06:07Z)
• Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.26363107905344]
  大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。 LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T08:25:03Z)
• The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery [14.465756130099091]
  本稿では,完全自動科学的発見のための最初の包括的枠組みについて述べる。 我々は、新しい研究アイデアを生成し、コードを書き、実験を実行し、結果を視覚化し、その結果を説明するThe AI Scientistを紹介します。 原則として、このプロセスは、人間の科学コミュニティのように行動しながら、オープンな方法でアイデアを反復的に発展させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T16:58:11Z)
• MASSW: A New Dataset and Benchmark Tasks for AI-Assisted Scientific Workflows [58.56005277371235]
  我々は,Multi-Aspect Summarization of ScientificAspectsに関する総合テキストデータセットであるMASSWを紹介する。 MASSWには過去50年間にわたる17の主要なコンピュータサイエンスカンファレンスから152,000以上の査読論文が含まれている。 我々は、この新しいデータセットを用いてベンチマーク可能な、複数の新しい機械学習タスクを通じて、MASSWの有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T15:19:09Z)
• Interesting Scientific Idea Generation Using Knowledge Graphs and LLMs: Evaluations with 100 Research Group Leaders [0.6906005491572401]
  我々は,5800万件の研究論文と大規模言語モデルを用いて研究アイデアを生成するSciMuseを紹介した。 我々は、100以上の研究グループのリーダーが興味に基づいて4,400以上のパーソナライズされたアイデアをランク付けする大規模な評価を行う。 このデータにより,(1)人間の評価に基づいて訓練された教師付きニューラルネットワーク,(2)大規模言語モデルを用いた教師なしゼロショットランキングを用いて,研究の関心を予測できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T11:00:51Z)
• ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
  ResearchAgentは、大規模言語モデルによる研究アイデア作成エージェントである。 科学文献に基づいて繰り返し精製しながら、問題、方法、実験設計を生成する。 我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z)
• SciMON: Scientific Inspiration Machines Optimized for Novelty [68.46036589035539]
  文献に基づく新たな科学的方向を生成するために,ニューラルランゲージモデルを探索し,拡張する。 モデルが入力背景コンテキストとして使用される新しい設定で、劇的な出発をとっています。 本稿では,過去の科学的論文から「吸入」を抽出するモデリングフレームワークであるSciMONを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:12:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。