論文の概要: Recent Advances and Future Directions in Literature-Based Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12385v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 07:47:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.00689
• Title: Recent Advances and Future Directions in Literature-Based Discovery
• Title（参考訳）: 文学に基づく発見の最近の進歩と今後の展望
• Authors: Andrej Kastrin, Bojan Cestnik, Nada Lavrač,
• Abstract要約: 本稿では,文献ベースの発見(LBD)における最近の方法論的進歩について調査する。 知識グラフ構築,ディープラーニングアプローチ,事前学習型および大規模言語モデル(LLM)の統合という,3つの重要な分野の進歩を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The explosive growth of scientific publications has created an urgent need for automated methods that facilitate knowledge synthesis and hypothesis generation. Literature-based discovery (LBD) addresses this challenge by uncovering previously unknown associations between disparate domains. This article surveys recent methodological advances in LBD, focusing on developments from 2000 to the present. We review progress in three key areas: knowledge graph construction, deep learning approaches, and the integration of pre-trained and large language models (LLMs). While LBD has made notable progress, several fundamental challenges remain unresolved, particularly concerning scalability, reliance on structured data, and the need for extensive manual curation. By examining ongoing advances and outlining promising future directions, this survey underscores the transformative role of LLMs in enhancing LBD and aims to support researchers and practitioners in harnessing these technologies to accelerate scientific innovation.
• Abstract（参考訳）: 科学出版物の爆発的な成長は、知識合成と仮説生成を促進する自動化手法への緊急の必要性を生み出している。 文学に基づく発見(LBD)は、これまで未知のドメイン間の関連を明らかにすることでこの問題に対処する。 本稿は,2000年から現在までのLBDの方法論的進歩を概観する。 本稿では,知識グラフ構築,ディープラーニングアプローチ,事前学習型および大規模言語モデル(LLM)の統合という,3つの重要な分野の進捗状況を概観する。 LBDは顕著な進歩を遂げているが、スケーラビリティ、構造化データへの依存、広範囲な手作業によるキュレーションの必要性など、いくつかの根本的な課題は未解決のままである。 この調査は、現在進行中の進歩を検証し、将来有望な方向性を概説することにより、LBDの強化におけるLLMの変革的役割を浮き彫りにし、これらの技術を活用して科学革新を加速する研究者や実践者を支援することを目的としている。

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