論文の概要: SCI-IDEA: Context-Aware Scientific Ideation Using Token and Sentence Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19257v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 01:37:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:40.642892
• Title: SCI-IDEA: Context-Aware Scientific Ideation Using Token and Sentence Embeddings
• Title（参考訳）: SCI-IDEA:TokenとSentence Embeddingを用いた文脈認識科学思想
• Authors: Farhana Keya, Gollam Rabby, Prasenjit Mitra, Sahar Vahdati, Sören Auer, Yaser Jaradeh,
• Abstract要約: SCI-IDEA は LLM のプロンプト戦略と Aha Moment 検出を, アイデアの洗練に活用するフレームワークである。 実験では、SCI-IDEAの有効性を評価し、6.84、6.86、6.89、および6.84(新規性、興奮、実現可能性、有効性)の平均スコアを達成した。 また、知的信用、潜在的な誤用、人間の創造性とAIによる思考のバランスといった倫理的考察にも取り組んでいます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8267663001364847
• License:
• Abstract: Every scientific discovery starts with an idea inspired by prior work, interdisciplinary concepts, and emerging challenges. Recent advancements in large language models (LLMs) trained on scientific corpora have driven interest in AI-supported idea generation. However, generating context-aware, high-quality, and innovative ideas remains challenging. We introduce SCI-IDEA, a framework that uses LLM prompting strategies and Aha Moment detection for iterative idea refinement. SCI-IDEA extracts essential facets from research publications, assessing generated ideas on novelty, excitement, feasibility, and effectiveness. Comprehensive experiments validate SCI-IDEA's effectiveness, achieving average scores of 6.84, 6.86, 6.89, and 6.84 (on a 1-10 scale) across novelty, excitement, feasibility, and effectiveness, respectively. Evaluations employed GPT-4o, GPT-4.5, DeepSeek-32B (each under 2-shot prompting), and DeepSeek-70B (3-shot prompting), with token-level embeddings used for Aha Moment detection. Similarly, it achieves scores of 6.87, 6.86, 6.83, and 6.87 using GPT-4o under 5-shot prompting, GPT-4.5 under 3-shot prompting, DeepSeek-32B under zero-shot chain-of-thought prompting, and DeepSeek-70B under 5-shot prompting with sentence-level embeddings. We also address ethical considerations such as intellectual credit, potential misuse, and balancing human creativity with AI-driven ideation. Our results highlight SCI-IDEA's potential to facilitate the structured and flexible exploration of context-aware scientific ideas, supporting innovation while maintaining ethical standards.
• Abstract（参考訳）: すべての科学的発見は、先行研究、学際的概念、そして新たな課題にインスパイアされたアイデアから始まります。 科学コーパスで訓練された大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、AIによるアイデア生成への関心を喚起している。 しかし、コンテキスト対応、高品質、革新的なアイデアを生み出すことは依然として困難である。 SCI-IDEA は LLM のプロンプト戦略と Aha Moment 検出を反復的アイデアの洗練に利用するフレームワークである。 SCI-IDEAは研究出版物から必須のファセットを抽出し、新規性、興奮、実現可能性、有効性に関する創発的アイデアを評価する。 総合的な実験により、SCI-IDEAの有効性が検証され、それぞれ6.84、6.86、6.89、および6.84(それぞれ1-10スケール)が新規性、興奮性、実現可能性、有効性で達成された。 GPT-4o、GPT-4.5、DeepSeek-32B(いずれも2ショットプロンプト)、DeepSeek-70B(3ショットプロンプト)、トークンレベルの埋め込みをAha Moment検出に使用した。 同様に、5ショットプロンプトで6.87, 6.86, 6.83, 6.87, 5ショットプロンプトでGPT-4o, 3ショットプロンプトでGPT-4.5, ゼロショットチェインオブシントプロンプトでDeepSeek-32B, 文レベルの埋め込みで5ショットプロンプトでDeepSeek-70Bを達成している。 また、知的信用、潜在的な誤用、人間の創造性とAIによる思考のバランスといった倫理的考察にも取り組んでいます。 本研究は,SCI-IDEAが環境に配慮した科学的概念の構造化・柔軟な探索を促進し,倫理基準を維持しつつイノベーションを支援する可能性を強調した。

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