論文の概要: Agentic AI for Improving Precision in Identifying Contributions to Sustainable Development Goals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17598v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 17:06:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:13.224032
• Title: Agentic AI for Improving Precision in Identifying Contributions to Sustainable Development Goals
• Title（参考訳）: 持続可能な開発目標への貢献の特定における精度向上のためのエージェントAI
• Authors: William A. Ingram, Bipasha Banerjee, Edward A. Fox,
• Abstract要約: 本研究では,学術出版物における国連の目標(UN)への関連する学術的貢献を特定するために,自己回帰型大規模言語モデル(LLM)を評価エージェントとして活用することを検討した。 ローカルにホストされた小さなLCMは、SDGターゲットに対する意味的に関連するコントリビューションを、従来のメソッドの制限に対処して、因果的キーワードマッチングによって検索された文書と区別できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As research institutions increasingly commit to supporting the United Nations' Sustainable Development Goals (SDGs), there is a pressing need to accurately assess their research output against these goals. Current approaches, primarily reliant on keyword-based Boolean search queries, conflate incidental keyword matches with genuine contributions, reducing retrieval precision and complicating benchmarking efforts. This study investigates the application of autoregressive Large Language Models (LLMs) as evaluation agents to identify relevant scholarly contributions to SDG targets in scholarly publications. Using a dataset of academic abstracts retrieved via SDG-specific keyword queries, we demonstrate that small, locally-hosted LLMs can differentiate semantically relevant contributions to SDG targets from documents retrieved due to incidental keyword matches, addressing the limitations of traditional methods. By leveraging the contextual understanding of LLMs, this approach provides a scalable framework for improving SDG-related research metrics and informing institutional reporting.
• Abstract（参考訳）: 研究機関は、国連の持続可能な開発目標(SDG)を支援することをますます約束しているため、これらの目標に対して研究成果を正確に評価する必要がある。 現在のアプローチは、主にキーワードベースのBoolean検索クエリに依存し、インシデントキーワードマッチを真のコントリビューションと説明し、検索精度を低減し、ベンチマーク作業を複雑化する。 本研究では,学術出版物におけるSDG目標への関連する学術的貢献を特定するために,自己回帰型大規模言語モデル(LLM)を評価エージェントとして活用することを検討した。 SDG固有のキーワードクエリによって検索された学術的要約のデータセットを用いて、ローカルにホストされたLLMは、SDGのターゲットに対する意味的に関連するコントリビューションを、因果的キーワードマッチングによって検索された文書と区別し、従来のメソッドの制限に対処できることを実証する。 LLMの文脈的理解を活用することで、SDG関連の研究指標を改善し、機関報告を行うためのスケーラブルなフレームワークを提供する。

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