論文の概要: FutureGen: A RAG-based Approach to Generate the Future Work of Scientific Article

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16561v3
• Date: Thu, 04 Sep 2025 08:12:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.686385
• Title: FutureGen: A RAG-based Approach to Generate the Future Work of Scientific Article
• Title（参考訳）: FutureGen: 科学論文の今後の成果を生かすためのRAGベースのアプローチ
• Authors: Ibrahim Al Azher, Miftahul Jannat Mokarrama, Zhishuai Guo, Sagnik Ray Choudhury, Hamed Alhoori,
• Abstract要約: 科学論文のFuture Workセクションでは、現在の研究のギャップと限界を特定することによって、潜在的研究の方向性を概説している。 本研究では,研究論文から今後の課題を提案する。 大規模言語モデル(LLM)を検索拡張世代(RAG)に統合した実験を行った。 GPT-4o mini と LLM フィードバック機構を併用したRAG-based approach は,定性評価と定量的評価の両方に基づいて他の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.95264395009701
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Future Work section of a scientific article outlines potential research directions by identifying gaps and limitations of a current study. This section serves as a valuable resource for early-career researchers seeking unexplored areas and experienced researchers looking for new projects or collaborations. In this study, we generate future work suggestions from a scientific article. To enrich the generation process with broader insights and reduce the chance of missing important research directions, we use context from related papers using RAG. We experimented with various Large Language Models (LLMs) integrated into Retrieval-Augmented Generation (RAG). We incorporate an LLM feedback mechanism to enhance the quality of the generated content and introduce an LLM-as-a-judge framework for robust evaluation, assessing key aspects such as novelty, hallucination, and feasibility. Our results demonstrate that the RAG-based approach using GPT-4o mini, combined with an LLM feedback mechanism, outperforms other methods based on both qualitative and quantitative evaluations. Moreover, we conduct a human evaluation to assess the LLM as an extractor, generator, and feedback provider.
• Abstract（参考訳）: 科学論文のFuture Workセクションでは、現在の研究のギャップと限界を特定することによって、潜在的研究の方向性を概説している。 このセクションは、未調査領域を探索し、新しいプロジェクトやコラボレーションを探している経験豊富な研究者にとって、貴重なリソースとなる。 本研究では,研究論文から今後の課題を提案する。 より広い洞察で生成プロセスを強化し、重要な研究方向性を欠く可能性を減らすために、RAGを用いて関連する論文からコンテキストを利用する。 大規模言語モデル(LLM)をRAG(Retrieval-Augmented Generation)に統合した実験を行った。 我々は,LLMフィードバック機構を組み込んで,生成したコンテンツの質を高めるとともに,新規性,幻覚,実現可能性といった重要な側面を評価し,ロバストな評価を行うLLM-as-a-judgeフレームワークを導入する。 GPT-4o mini と LLM フィードバック機構を併用したRAG-based approach は,定性評価と定量的評価の両方に基づいて他の手法より優れていることを示す。 さらに,LLMを抽出器,ジェネレータ,フィードバックプロバイダとして評価するために,人間による評価を行う。

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