論文の概要: CHIMERA: A Knowledge Base of Scientific Idea Recombinations for Research Analysis and Ideation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20779v4
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:30:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:51.171006
• Title: CHIMERA: A Knowledge Base of Scientific Idea Recombinations for Research Analysis and Ideation
• Title（参考訳）: CHIMERA:研究分析と思考のための科学思想再結合の知識ベース
• Authors: Noy Sternlicht, Tom Hope,
• Abstract要約: CHIMERAは28K以上の組換え例の大規模な知識ベースである。 ChiMERAは、科学者がどのように概念を再結合し、異なる領域からインスピレーションを引き出すかを実証分析することを可能にする。 我々は2つの応用を通してCHIMERAの実用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.086262532457526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A hallmark of human innovation is recombination -- the creation of novel ideas by integrating elements from existing concepts and mechanisms. In this work, we introduce CHIMERA, a large-scale Knowledge Base (KB) of over 28K recombination examples automatically mined from the scientific literature. CHIMERA enables large-scale empirical analysis of how scientists recombine concepts and draw inspiration from different areas, and enables training models that propose novel, cross-disciplinary research directions. To construct this KB, we define a new information extraction task: identifying recombination instances in scientific abstracts. We curate a high-quality, expert-annotated dataset and use it to fine-tune a large language model, which we apply to a broad corpus of AI papers. We showcase the utility of CHIMERA through two applications. First, we analyze patterns of recombination across AI subfields. Second, we train a scientific hypothesis generation model using the KB, showing that it can propose novel research directions that researchers rate as inspiring. We release our data and code at https://github.com/noy-sternlicht/CHIMERA-KB.
• Abstract（参考訳）: 人間の革新の目印は再結合(recombination)であり、既存の概念やメカニズムから要素を統合することで、新しいアイデアを創造する。 本研究では,科学文献から自動的に抽出された28K以上の組換え例の大規模知識ベース(KB)であるCHIMERAを紹介する。 CHIMERAは、科学者が概念を再結合し、異なる領域からインスピレーションを引き出す方法の大規模な実証分析を可能にし、新しい学際的な研究方向を提案するトレーニングモデルを可能にする。 このKBを構築するために、我々は新しい情報抽出タスク、すなわち科学的な抽象論における組換えのインスタンスを識別するタスクを定義した。 高品質で専門家による注釈付きデータセットをキュレートし、それを大きな言語モデルを微調整するために使用し、AI論文の幅広いコーパスに適用します。 我々は2つの応用を通してCHIMERAの実用性を示す。 まず、AIサブフィールド間の組換えパターンを分析する。 第2に、KBを用いて科学的仮説生成モデルを訓練し、研究者がインスピレーションとして評価する新たな研究方向性を提案する。 データとコードはhttps://github.com/noy-sternlicht/CHIMERA-KBで公開しています。

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