論文の概要: From References to Insights: Collaborative Knowledge Minigraph Agents for Automating Scholarly Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06159v1
- Date: Sat, 09 Nov 2024 12:06:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:08:41.161507
- Title: From References to Insights: Collaborative Knowledge Minigraph Agents for Automating Scholarly Literature Review
- Title（参考訳）: 文献レビューの自動化のための協調的知識ミニグラフエージェント
- Authors: Zhi Zhang, Yan Liu, Sheng-hua Zhong, Gong Chen, Yu Yang, Jiannong Cao,
- Abstract要約: 本稿では,学術文献レビューの自動化を目的とした,共同知識ミニグラフエージェント(CKMA)を提案する。
新たなプロンプトベースのアルゴリズムである知識ミニグラフ構築エージェント(KMCA)は、学術文献から情報片間の関係を識別するように設計されている。
構築された知識ミニグラフにおける大規模言語モデルの能力を活用することにより、多経路要約エージェント(MPSA)は、異なる視点から情報や関係を効率的に整理し、文献レビュー段落を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.80918934436901
- License:
- Abstract: Literature reviews play a crucial role in scientific research for understanding the current state of research, identifying gaps, and guiding future studies on specific topics. However, the process of conducting a comprehensive literature review is yet time-consuming. This paper proposes a novel framework, collaborative knowledge minigraph agents (CKMAs), to automate scholarly literature reviews. A novel prompt-based algorithm, the knowledge minigraph construction agent (KMCA), is designed to identify relationships between information pieces from academic literature and automatically constructs knowledge minigraphs. By leveraging the capabilities of large language models on constructed knowledge minigraphs, the multiple path summarization agent (MPSA) efficiently organizes information pieces and relationships from different viewpoints to generate literature review paragraphs. We evaluate CKMAs on three benchmark datasets. Experimental results demonstrate that the proposed techniques generate informative, complete, consistent, and insightful summaries for different research problems, promoting the use of LLMs in more professional fields.
- Abstract（参考訳）: 文献レビューは、研究の現状を理解し、ギャップを特定し、特定のトピックについて将来の研究を導くために、科学研究において重要な役割を担っている。
しかし、総合的な文献レビューの実施にはまだ時間がかかる。
本稿では,学術文献レビューの自動化を目的とした,共同知識ミニグラフエージェント(CKMA)を提案する。
新たなプロンプトベースのアルゴリズムである知識ミニグラフ構築エージェント(KMCA)は、学術文献から情報片間の関係を識別し、知識ミニグラフを自動的に構築するように設計されている。
構築された知識ミニグラフにおける大規模言語モデルの能力を活用することにより、多経路要約エージェント(MPSA)は、異なる視点から情報や関係を効率的に整理し、文献レビュー段落を生成する。
CKMAを3つのベンチマークデータセットで評価する。
実験の結果, 提案手法は様々な研究課題に対して, 情報的, 完全, 一貫性, 洞察に富んだ要約を生成し, より専門的な分野における LLM の利用を促進することが示唆された。
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