論文の概要: IdeaSynth: Iterative Research Idea Development Through Evolving and Composing Idea Facets with Literature-Grounded Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04025v1
- Date: Sat, 5 Oct 2024 04:06:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 14:40:27.479796
- Title: IdeaSynth: Iterative Research Idea Development Through Evolving and Composing Idea Facets with Literature-Grounded Feedback
- Title（参考訳）: IdeaSynth: 文学中心のフィードバックによるアイデアフェイスの進化と構成による反復的な研究思想開発
- Authors: Kevin Pu, K. J. Kevin Feng, Tovi Grossman, Tom Hope, Bhavana Dalvi Mishra, Matt Latzke, Jonathan Bragg, Joseph Chee Chang, Pao Siangliulue,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.860080743555283
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research ideation involves broad exploring and deep refining ideas. Both require deep engagement with literature. Existing tools focus primarily on idea broad generation, yet offer little support for iterative specification, refinement, and evaluation needed to further develop initial ideas. To bridge this gap, we introduce IdeaSynth, a research idea development system that uses LLMs to provide literature-grounded feedback for articulating research problems, solutions, evaluations, and contributions. IdeaSynth represents these idea facets as nodes on a canvas, and allow researchers to iteratively refine them by creating and exploring variations and composing them. Our lab study (N=20) showed that participants, while using IdeaSynth, explored more alternative ideas and expanded initial ideas with more details compared to a strong LLM-based baseline. Our deployment study (N=7) demonstrated that participants effectively used IdeaSynth for real-world research projects at various ideation stages from developing initial ideas to revising framings of mature manuscripts, highlighting the possibilities to adopt IdeaSynth in researcher's workflows.
- Abstract（参考訳）: 研究のアイデアには、広い探索と深い精錬のアイデアが含まれる。
どちらも文学との深い関わりを必要としている。
既存のツールは、主にアイデアの幅広い世代に焦点を当てているが、初期アイデアをさらに発展させるために必要な反復的な仕様、改良、評価はほとんどサポートしていない。
このギャップを埋めるため,LLMを用いた研究アイデア開発システムであるIdeanSynthを紹介した。
IdeaSynthは、これらのアイデアのファセットを、キャンバス上のノードとして表現し、研究者がバリエーションを作成して探索することによって、それらを反復的に洗練することができる。
実験結果(N=20)では,IdeanSynthを併用しながら,新たなアイデアを探求し,LLMベースの強力な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,IdeoSynthを,初期アイデアから成熟した原稿のフレーミングの修正まで,様々なアイデア段階における実世界の研究プロジェクトにおいて効果的に活用することを示し,研究者のワークフローにIdeoSynthを採用する可能性を強調した。
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