論文の概要: Project Alexandria: Towards Freeing Scientific Knowledge from Copyright Burdens via LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19413v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 18:56:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:59:43.579109
• Title: Project Alexandria: Towards Freeing Scientific Knowledge from Copyright Burdens via LLMs
• Title（参考訳）: Project Alexandria: LLMによる著作権侵害から科学的知識の解放を目指す
• Authors: Christoph Schuhmann, Gollam Rabby, Ameya Prabhu, Tawsif Ahmed, Andreas Hochlehnert, Huu Nguyen, Nick Akinci Heidrich, Ludwig Schmidt, Robert Kaczmarczyk, Sören Auer, Jenia Jitsev, Matthias Bethge,
• Abstract要約: ペイウォール、ライセンスおよび著作権規則は、科学知識の広く普及と再利用を制限することが多い。 学術文献から科学的知識を抽出することは法的にも技術的にも可能であるという立場を取る。 テキスト埋め込みのような現在の方法は、事実を確実に保存することができず、単純な言い回しは法的に正しくないかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.952396644343537
• License:
• Abstract: Paywalls, licenses and copyright rules often restrict the broad dissemination and reuse of scientific knowledge. We take the position that it is both legally and technically feasible to extract the scientific knowledge in scholarly texts. Current methods, like text embeddings, fail to reliably preserve factual content, and simple paraphrasing may not be legally sound. We urge the community to adopt a new idea: convert scholarly documents into Knowledge Units using LLMs. These units use structured data capturing entities, attributes and relationships without stylistic content. We provide evidence that Knowledge Units: (1) form a legally defensible framework for sharing knowledge from copyrighted research texts, based on legal analyses of German copyright law and U.S. Fair Use doctrine, and (2) preserve most (~95%) factual knowledge from original text, measured by MCQ performance on facts from the original copyrighted text across four research domains. Freeing scientific knowledge from copyright promises transformative benefits for scientific research and education by allowing language models to reuse important facts from copyrighted text. To support this, we share open-source tools for converting research documents into Knowledge Units. Overall, our work posits the feasibility of democratizing access to scientific knowledge while respecting copyright.
• Abstract（参考訳）: ペイウォール、ライセンスおよび著作権規則は、科学知識の広く普及と再利用を制限することが多い。 学術文献から科学的知識を抽出することは法的にも技術的にも可能であるという立場を取る。 テキスト埋め込みのような現在の方法は、事実を確実に保存することができず、単純な言い回しは法的に正しくないかもしれない。 我々は,学術文書を LLM を用いて知識単位に変換するという,新しい考え方を採用するようコミュニティに促す。 これらのユニットは、構造化されたデータキャプチャーエンティティ、属性、そしてスタイリスティックな内容のない関係を使用する。 知識単位:(1)ドイツ著作権法及び米国公正使用主義の法的分析に基づいて、著作権研究文書から知識を共有するための法的に保護可能な枠組みを形成し、(2)MCQが4つの研究領域にわたる原著作権文書から事実に基づいて測定した原文から最も多く(〜95%)の事実知識を保持することの証拠を提供する。 科学知識を著作権から解放することは、言語モデルが著作権のあるテキストから重要な事実を再利用できるようにすることによって、科学研究と教育の変革的な利益を約束する。 これをサポートするために、研究資料を知識単位に変換するためのオープンソースツールを共有します。 全体として、我々の研究は、著作権を尊重しながら科学的知識へのアクセスを民主化できる可能性を示している。

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