論文の概要: SurveyGen-I: Consistent Scientific Survey Generation with Evolving Plans and Memory-Guided Writing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14317v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 00:03:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.293042
- Title: SurveyGen-I: Consistent Scientific Survey Generation with Evolving Plans and Memory-Guided Writing
- Title（参考訳）: SurveyGen-I: 進化的プランとメモリガイドによる一貫した科学的サーベイ生成
- Authors: Jing Chen, Zhiheng Yang, Yixian Shen, Jie Liu, Adam Belloum, Chrysa Papagainni, Paola Grosso,
- Abstract要約: SurveyGen-Iは、粗大な検索、適応計画、メモリ誘導生成を組み合わせた自動サーベイ生成フレームワークである。
4つの科学的領域にわたる実験では、SurveyGen-Iはコンテンツ品質、一貫性、引用カバレッジにおいて、従来よりも一貫して優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1851807186568735
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Survey papers play a critical role in scientific communication by consolidating progress across a field. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer a promising solution by automating key steps in the survey-generation pipeline, such as retrieval, structuring, and summarization. However, existing LLM-based approaches often struggle with maintaining coherence across long, multi-section surveys and providing comprehensive citation coverage. To address these limitations, we introduce SurveyGen-I, an automatic survey generation framework that combines coarse-to-fine retrieval, adaptive planning, and memory-guided generation. SurveyGen-I first performs survey-level retrieval to construct the initial outline and writing plan, and then dynamically refines both during generation through a memory mechanism that stores previously written content and terminology, ensuring coherence across subsections. When the system detects insufficient context, it triggers fine-grained subsection-level retrieval. During generation, SurveyGen-I leverages this memory mechanism to maintain coherence across subsections. Experiments across four scientific domains demonstrate that SurveyGen-I consistently outperforms previous works in content quality, consistency, and citation coverage.
- Abstract（参考訳）: 調査論文は、分野をまたいだ進歩を統合することにより、科学的コミュニケーションにおいて重要な役割を担っている。
近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は,検索や構造化,要約といった,サーベイジェネレーションパイプラインにおける重要なステップを自動化することで,有望なソリューションを提供する。
しかし、既存のLLMベースのアプローチは、長期にわたる多区間調査におけるコヒーレンス維持と、包括的な引用カバレッジの提供に苦慮することが多い。
これらの制約に対処するために,粗大な検索,適応計画,メモリ誘導生成を組み合わせた自動サーベイ生成フレームワークであるSurveGen-Iを導入する。
SurveyGen-Iは最初に調査レベルの検索を行い、最初のアウトラインと書き込み計画を構築し、その後、前述したコンテンツと用語を格納し、サブセクション間のコヒーレンスを確保するメモリメカニズムを通じて、世代間の両方を動的に洗練する。
システムがコンテキスト不足を検出すると、細粒度のサブセクションレベルの検索をトリガーする。
生成中、SurveyGen-Iはこのメモリメカニズムを利用してサブセクション間のコヒーレンスを維持する。
4つの科学的領域にわたる実験では、SurveyGen-Iはコンテンツ品質、一貫性、引用カバレッジにおいて、従来よりも一貫して優れていた。
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