論文の概要: SciPIP: An LLM-based Scientific Paper Idea Proposer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23166v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 16:18:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:29:13.311774
- Title: SciPIP: An LLM-based Scientific Paper Idea Proposer
- Title（参考訳）: SciPIP: LLMをベースとした科学論文のアイデアプロポーラ
- Authors: Wenxiao Wang, Lihui Gu, Liye Zhang, Yunxiang Luo, Yi Dai, Chen Shen, Liang Xie, Binbin Lin, Xiaofei He, Jieping Ye,
- Abstract要約: 本稿では,SciPIP(SciPIP)を提案する。
ユーザが提供する研究背景に基づいて、SciPIPは文学データベースから有用な論文を検索する。
次に、検索した文献から解を推測する二経路のアイデア提案戦略を導入し、一方のパスが元のアイデアを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.670219064905677
- License:
- Abstract: The exponential growth of knowledge and the increasing complexity of interdisciplinary research pose significant challenges for researchers, including information overload and difficulties in exploring novel ideas. The advancements in large language models (LLMs), such as GPT-4, have shown great potential in enhancing idea proposals, but how to effectively utilize large models for reasonable idea proposal has not been thoroughly explored. This paper proposes a scientific paper idea proposer (SciPIP). Based on a user-provided research background, SciPIP retrieves helpful papers from a literature database while leveraging the capabilities of LLMs to generate more novel and feasible ideas. To this end, 1) we construct a literature retrieval database, extracting lots of papers' multi-dimension information for fast access. Then, a literature retrieval method based on semantics, entity, and citation co-occurrences is proposed to search relevant literature from multiple aspects based on the user-provided background. 2) After literature retrieval, we introduce dual-path idea proposal strategies, where one path infers solutions from the retrieved literature and the other path generates original ideas through model brainstorming. We then combine the two to achieve a good balance between feasibility and originality. Through extensive experiments on the natural language processing (NLP) field, we demonstrate that SciPIP can retrieve citations similar to those of existing top conference papers and generate many ideas consistent with them. Additionally, we evaluate the originality of other ideas generated by SciPIP using large language models, further validating the effectiveness of our proposed method. The code and the database are released at https://github.com/cheerss/SciPIP.
- Abstract（参考訳）: 知識の指数的な成長と学際的な研究の複雑さの増大は、情報過剰や新しいアイデアの探求の難しさなど、研究者にとって大きな課題となっている。
GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)の進歩は、アイデア提案の強化に大きな可能性を示しているが、妥当なアイデア提案のために大規模モデルを効果的に活用する方法は、十分に検討されていない。
本稿では,SciPIP(SciPIP)を提案する。
ユーザが提供する研究背景に基づき、SciPIPは文学データベースから有用な論文を検索し、LCMの能力を活用してより斬新で実現可能なアイデアを生成する。
この目的のために。
1)文献検索データベースを構築し,大量の論文の多次元情報を抽出し,高速アクセスを実現する。
そこで, ユーザが提供する背景に基づいて, 関連文献を検索するために, セマンティクス, 実体, 引用共起に基づく文献検索手法を提案する。
2) 文献検索後, 論文から解を推論し, モデルブレインストーミングによって独自のアイデアを生成するという, 二重経路のアイデア提案戦略を導入する。
次にこの2つを組み合わせることで、実現可能性と独創性とのバランスが良くなります。
自然言語処理(NLP)分野の広範な実験を通じて、SciPIPが既存のトップ会議論文と同様の引用を検索し、それらと整合した多くのアイデアを生成できることを実証した。
さらに,大規模言語モデルを用いてSciPIPが生成する他のアイデアの独創性を評価し,提案手法の有効性を検証した。
コードとデータベースはhttps://github.com/cheerss/SciPIPで公開されている。
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