論文の概要: SciPIP: An LLM-based Scientific Paper Idea Proposer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23166v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 08:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:07:47.632792
• 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: SciPIPは,文献検索とアイデア生成の両面での改善を通じて,科学的アイデアの提案を強化するために設計された,革新的なフレームワークである。 自然言語処理やコンピュータビジョンなど,さまざまな領域で実施した実験では,SciPIPが革新的で有用なアイデアを多数生成する能力を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.670219064905677
• License:
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has opened new possibilities for automating the proposal of innovative scientific ideas. This process involves two key phases: literature retrieval and idea generation. However, existing approaches often fall short due to their reliance on keyword-based search tools during the retrieval phase, which neglects crucial semantic information and frequently results in incomplete retrieval outcomes. Similarly, in the idea generation phase, current methodologies tend to depend solely on the internal knowledge of LLMs or metadata from retrieved papers, thereby overlooking significant valuable insights contained within the full texts. To address these limitations, we introduce SciPIP, an innovative framework designed to enhance the LLM-based proposal of scientific ideas through improvements in both literature retrieval and idea generation. Our approach begins with the construction of a comprehensive literature database that supports advanced retrieval based not only on keywords but also on semantics and citation relationships. This is complemented by the introduction of a multi-granularity retrieval algorithm aimed at ensuring more thorough and exhaustive retrieval results. For the idea generation phase, we propose a dual-path framework that effectively integrates both the content of retrieved papers and the extensive internal knowledge of LLMs. This integration significantly boosts the novelty, feasibility, and practical value of proposed ideas. Our experiments, conducted across various domains such as natural language processing and computer vision, demonstrate SciPIP's capability to generate a multitude of innovative and useful ideas. These findings underscore SciPIP's potential as a valuable tool for researchers seeking to advance their fields with groundbreaking concepts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、革新的な科学的アイデアの提案を自動化するための新たな可能性を開いた。 このプロセスには、文学検索とアイデア生成という2つの重要なフェーズが含まれる。 しかし、検索期間中にキーワードベースの検索ツールに頼っているため、既存のアプローチは不足することが多く、重要な意味情報を無視し、しばしば不完全な検索結果をもたらす。 同様に、アイデア生成フェーズでは、現在の方法論はLLMの内部知識や取得した論文のメタデータにのみ依存する傾向にあり、それによって全文に含まれる重要な洞察を見落としてしまう。 これらの制約に対処するために,文献検索とアイデア生成の両面での改善を通じて,LLMに基づく科学的アイデアの提案を強化するために設計された,革新的なフレームワークであるSciPIPを紹介した。 提案手法は,キーワードだけでなくセマンティクスや引用関係に基づく高度な検索を支援する総合文献データベースの構築から始まる。 これは、より徹底的で徹底的な検索結果を保証することを目的とした多粒度検索アルゴリズムの導入によって補完される。 アイデア生成フェーズでは、抽出した論文の内容とLLMの内部知識の両方を効果的に統合するデュアルパスフレームワークを提案する。 この統合により、提案されたアイデアの新規性、実現可能性、実践的価値が大幅に向上する。 自然言語処理やコンピュータビジョンなど,さまざまな領域で実施した実験では,SciPIPが革新的で有用なアイデアを多数生成する能力を示した。 これらの知見は、SciPIPが研究分野を画期的な概念で前進させようとする研究者にとって貴重なツールである可能性を裏付けている。

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