論文の概要: Graph of AI Ideas: Leveraging Knowledge Graphs and LLMs for AI Research Idea Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08549v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 15:36:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:45:56.885036
• Title: Graph of AI Ideas: Leveraging Knowledge Graphs and LLMs for AI Research Idea Generation
• Title（参考訳）: AI思想のグラフ:AI研究のアイデア生成に知識グラフとLLMを活用する
• Authors: Xian Gao, Zongyun Zhang, Mingye Xie, Ting Liu, Yuzhuo Fu,
• Abstract要約: 我々は,オープンアクセス論文が支配するAI研究分野を対象とした,AI思想グラフ(GoAI)というフレームワークを提案する。 このフレームワークは、関連する文献を知識グラフ内のエンティティに整理し、引用に含まれる意味情報をグラフ内の関係にまとめる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.04071920426971
• License:
• Abstract: Reading relevant scientific papers and analyzing research development trends is a critical step in generating new scientific ideas. However, the rapid increase in the volume of research literature and the complex citation relationships make it difficult for researchers to quickly analyze and derive meaningful research trends. The development of large language models (LLMs) has provided a novel approach for automatically summarizing papers and generating innovative research ideas. However, existing paper-based idea generation methods either simply input papers into LLMs via prompts or form logical chains of creative development based on citation relationships, without fully exploiting the semantic information embedded in these citations. Inspired by knowledge graphs and human cognitive processes, we propose a framework called the Graph of AI Ideas (GoAI) for the AI research field, which is dominated by open-access papers. This framework organizes relevant literature into entities within a knowledge graph and summarizes the semantic information contained in citations into relations within the graph. This organization effectively reflects the relationships between two academic papers and the advancement of the AI research field. Such organization aids LLMs in capturing the current progress of research, thereby enhancing their creativity. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in generating novel, clear, and effective research ideas.
• Abstract（参考訳）: 科学的論文を読み、研究の進展を分析することは、新しい科学的アイデアを生み出すための重要なステップである。 しかし、研究文献の量の増加と複雑な引用関係の急速な増加は、研究者が有意義な研究動向を素早く分析し、導き出すのを困難にしている。 大規模言語モデル(LLM)の開発は、論文を自動的に要約し、革新的な研究アイデアを生み出すための新しいアプローチを提供してきた。 しかし、既存の論文に基づくアイデア生成手法は、引用関係に基づく創造的発展の論理的連鎖を、これらの引用に埋め込まれた意味情報を十分に活用することなく、単に論文を LLM に入力するか、あるいは生成する。 知識グラフと人間の認知プロセスにインスパイアされた我々は、オープンアクセス論文が支配するAI研究分野のための、AI思想グラフ(GoAI)と呼ばれるフレームワークを提案する。 このフレームワークは、関連する文献を知識グラフ内のエンティティに整理し、引用に含まれる意味情報をグラフ内の関係にまとめる。 この組織は、2つの学術論文の関係とAI研究分野の進歩を効果的に反映している。 このような組織は、LLMが現在の研究の進捗を捉え、それによって創造性を高めるのに役立ちます。 実験結果から,新しい,明確で効果的な研究アイデアを創出するためのアプローチの有効性が示された。

関連論文リスト

• Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation [58.064940977804596]
  多くの新しいAIモデルとツールが提案され、世界中の研究者や学者が研究をより効果的かつ効率的に実施できるようにすることを約束している。 これらのツールの欠点と誤用の可能性に関する倫理的懸念は、議論の中で特に顕著な位置を占める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T18:26:45Z)
• Survey on Vision-Language-Action Models [0.2636873872510828]
  この研究は、オリジナルの研究を表現していないが、AIが文学レビューの自動化にどのように役立つかを強調している。 今後の研究は、AI支援文学レビューのための構造化されたフレームワークの開発に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T11:56:46Z)
• SciPIP: An LLM-based Scientific Paper Idea Proposer [30.670219064905677]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T16:18:22Z)
• 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)
• From Linguistic Giants to Sensory Maestros: A Survey on Cross-Modal Reasoning with Large Language Models [56.9134620424985]
  クロスモーダル推論(CMR)は、より高度な人工知能システムへの進化における重要な能力として、ますます認識されている。 CMRタスクに取り組むためにLLM(Large Language Models)をデプロイする最近のトレンドは、その有効性を高めるためのアプローチの新たな主流となっている。 本調査では,LLMを用いてCMRで適用された現在の方法論を,詳細な3階層分類に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T02:51:54Z)
• Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities [60.34182805429511]
  検索エンハンスメントは機械学習(ML)の幅広い範囲に拡張できる この研究は、MLの様々な領域の文献を、現在の文献から欠落している一貫した表記で合成することで、このパラダイムの正式なフレームワークであるRetrieval-Enhanced Machine Learning (REML)を導入する。 本研究の目的は、様々な分野の研究者に対して、検索強化モデルの包括的、正式に構造化された枠組みを付与し、学際的な将来の研究を促進することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T20:01:21Z)
• ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
  ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。 ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。 我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z)
• A Reliable Knowledge Processing Framework for Combustion Science using Foundation Models [0.0]
  この研究は、多様な燃焼研究データを処理し、実験研究、シミュレーション、文献にまたがるアプローチを導入している。 開発されたアプローチは、データのプライバシと精度を最適化しながら、計算と経済の費用を最小化する。 このフレームワークは、最小限の人間の監視で、常に正確なドメイン固有の応答を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T17:15:25Z)
• A New Neural Search and Insights Platform for Navigating and Organizing AI Research [56.65232007953311]
  我々は、古典的なキーワード検索とニューラル検索を組み合わせた新しいプラットフォームであるAI Research Navigatorを導入し、関連する文献を発見し整理する。 本稿では,システム全体のアーキテクチャの概要と,文書分析,質問応答,検索,分析,専門家検索,レコメンデーションの構成要素について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T19:12:25Z)
• Generating Knowledge Graphs by Employing Natural Language Processing and Machine Learning Techniques within the Scholarly Domain [1.9004296236396943]
  本稿では、自然言語処理と機械学習を利用して研究論文から実体や関係を抽出する新しいアーキテクチャを提案する。 本研究では,現在最先端の自然言語処理ツールとテキストマイニングツールを用いて,知識抽出の課題に取り組む。 セマンティックWebドメイン内の論文26,827件から抽出した109,105件のトリプルを含む科学知識グラフを作成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-28T08:31:40Z)

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。