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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14634v4
• Date: Tue, 29 Apr 2025 04:47:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 20:17:25.539176
• 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: Scideatorは、大きな言語モデルに基づいた混合開始型アイデアツールである。 科学論文からファセットをインタラクティブに組み換えることで、アイデアスペースを探索することができる。 また、重複する文献を検索し、アイデアの新規性を評価することで、アイデアの独創性を評価するのにも役立ちます。
• 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, and facet-based ideation is an established framework for idea generation. To see how large language models (LLMs) might assist in this process, we contribute a novel mixed-initiative ideation tool called Scideator. Starting from a user-provided set of scientific papers, Scideator extracts key facets -- purposes, mechanisms, and evaluations -- from these and related papers, allowing users to explore the idea space by interactively recombining facets to synthesize inventive ideas. Scideator also helps users gauge idea originality by searching the literature for overlaps, assessing idea novelty and providing explanations. To support these tasks, Scideator introduces three LLM-powered retrieval-augmented generation (RAG) modules: Analogous Paper Facet Finder, Faceted Idea Generator, and Idea Novelty Checker. In a within-subjects user study (N=22) with computer-science researchers comparing Scideator to a strong baseline, our tool provided significantly more creativity support, particularly with respect to exploration, which participants considered the most important factor for idea generation.
• Abstract（参考訳）: 科学的観念過程は、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観念を創り出すものであり、ファセットに基づく観念は、アイデア生成のための確立された枠組みである。 大規模言語モデル(LLM)がこのプロセスでどのように役立つかを確認するために、Scideatorと呼ばれる新しい混合開始的アイデアツールをコントリビュートする。 ユーザが提供する科学論文のセットから、Sideatorはこれらの論文と関連する論文から、主要なファセット -- 目的、メカニズム、評価 -- を抽出し、ユーザは、対話的にファセットを再結合して、発明的な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、オーバーラップする文献を検索し、アイデアの新規性を評価し、説明を提供することによって、アイデアの独創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に、Sideatorは3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)を導入した。 Sideatorを強力なベースラインとして比較したコンピュータサイエンス研究者を対象にしたin-subjects user study (N=22) において,本ツールは,特に探索に関して,よりクリエイティビティの支援を提供し,このツールがアイデア生成の最も重要な要因であると考えられた。

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