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。

関連論文リスト

• Technical Report: Enhancing LLM Reasoning with Reward-guided Tree Search [95.06503095273395]
  o1のような推論アプローチは困難で、研究者はこのオープンな研究領域を前進させようとさまざまな試みを行ってきた。 本稿では,報酬誘導木探索アルゴリズムを用いて,LLMの推論能力を高めるための予備的な検討を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T16:15:17Z)
• 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)
• Good Idea or Not, Representation of LLM Could Tell [86.36317971482755]
  我々は、大規模言語モデルの知識を活用し、科学的アイデアのメリットを評価することを目的としたアイデアアセスメントに焦点をあてる。 我々は、このタスクに対する様々なアプローチのパフォーマンスを訓練し評価するために、細心の注意を払って設計された、フルテキストを持つ約4万の原稿からベンチマークデータセットをリリースする。 その結果, 大規模言語モデルの表現は, 生成出力よりもアイデアの価値を定量化する可能性が高いことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T02:07:22Z)
• Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment [3.3813152538225135]
  本稿では,近年のディープラーニング研究の進展を示す2つの研究論文について報告する。 最初の論文では、一般的に言語モデルで使用される変換器ネットワークを適用して、合成開口レーダ画像の品質を改善した。 本稿では,ディープラーニングレコメンデーションシステムのコスト効率と高性能実装を実現するために,ストレージ内コンピューティング設計ソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T15:11:55Z)
• Context-Enhanced Language Models for Generating Multi-Paper Citations [35.80247519023821]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて多文文を生成する手法を提案する。 提案手法は,複数文の引用文を含むコヒーレントな段落に終止符を打つ,単一のソース・ペーパーと対象論文の集合を包含する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T04:30:36Z)
• Bridging Research and Readers: A Multi-Modal Automated Academic Papers Interpretation System [47.13932723910289]
  本稿では,3段階のプロセス段階を有するオープンソースマルチモーダル自動学術論文解釈システム(MMAPIS)を紹介する。 ドキュメントからプレーンテキストや表や図を別々に抽出するために、ハイブリッドなモダリティ前処理とアライメントモジュールを使用している。 すると、この情報は彼らが属するセクション名に基づいて調整され、同じセクション名を持つデータが同じセクションの下に分類される。 抽出されたセクション名を用いて、記事を短いテキストセグメントに分割し、LSMを通してセクション内とセクション間の特定の要約を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T11:50:53Z)
• SciLit: A Platform for Joint Scientific Literature Discovery, Summarization and Citation Generation [11.186252009101077]
  本稿では,関連論文を自動的に推薦し,ハイライトを抽出するパイプラインSciLitを提案し,論文の引用として参照文を提案する。 SciLitは、2段階の事前フェッチと再ランクの文献検索システムを使用して、数億の論文の大規模なデータベースから論文を効率的に推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T09:34:45Z)
• 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)
• Retrieval Augmentation for Commonsense Reasoning: A Unified Approach [64.63071051375289]
  検索強化コモンセンス推論(RACo)の統一的枠組みを提案する。 提案するRACoは,他の知識強化手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T23:49:08Z)
• UnifieR: A Unified Retriever for Large-Scale Retrieval [84.61239936314597]
  大規模な検索は、クエリを与えられた巨大なコレクションから関連ドキュメントをリコールすることである。 事前学習型言語モデル(PLM)に基づく最近の検索手法は,高密度ベクターあるいはレキシコンに基づくパラダイムに大別することができる。 本論文では,高密度ベクトルとレキシコンに基づく検索を2つの表現能力を持つ1つのモデルで統合する学習フレームワークUnifieRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T11:01:59Z)
• Enhancing Reading Strategies by Exploring A Theme-based Approach to Literature Surveys [5.004814662623872]
  我々は,コーパスを視覚的に,テーマ的に探索できる方法論を考案し,個人化された全体的読解戦略を開発した。 その結果, (i) 未読の論文を選別し, (ii) より一貫性のある読解戦略を開発し, (iii) 論文間のテーマ構造と関係をより効果的に理解した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-10T10:36:45Z)

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。