論文の概要: Deep Ideation: Designing LLM Agents to Generate Novel Research Ideas on Scientific Concept Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02238v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 04:00:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.801394
• Title: Deep Ideation: Designing LLM Agents to Generate Novel Research Ideas on Scientific Concept Network
• Title（参考訳）: 深層観念:科学概念ネットワークにおける新たな研究思想を創出するためのLLMエージェントの設計
• Authors: Keyu Zhao, Weiquan Lin, Qirui Zheng, Fengli Xu, Yong Li,
• Abstract要約: 本稿では,キーワード共起関係と文脈関係をキャプチャする科学ネットワークを統合する枠組みを提案する。 現実のレビュアーのフィードバックに基づいて訓練された批評家エンジンは、アイデアの新規性と実現可能性に関する継続的なフィードバックを提供することによって、プロセスをガイドする。 当社のアプローチでは,他の手法に比べて10.67%の品質向上を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.317340414316446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel research ideas play a critical role in advancing scientific inquiries. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated their potential to generate novel research ideas by leveraging large-scale scientific literature. However, previous work in research ideation has primarily relied on simplistic methods, such as keyword co-occurrence or semantic similarity. These approaches focus on identifying statistical associations in the literature but overlook the complex, contextual relationships between scientific concepts, which are essential to effectively leverage knowledge embedded in human literature. For instance, papers that simultaneously mention "keyword A" and "keyword B" often present research ideas that integrate both concepts. Additionally, some LLM-driven methods propose and refine research ideas using the model's internal knowledge, but they fail to effectively utilize the scientific concept network, limiting the grounding of ideas in established research. To address these challenges, we propose the Deep Ideation framework to address these challenges, integrating a scientific network that captures keyword co-occurrence and contextual relationships, enriching LLM-driven ideation. The framework introduces an explore-expand-evolve workflow to iteratively refine research ideas, using an Idea Stack to track progress. A critic engine, trained on real-world reviewer feedback, guides the process by providing continuous feedback on the novelty and feasibility of ideas. Our experiments show that our approach improves the quality of generated ideas by 10.67% compared to other methods, with ideas surpassing top conference acceptance levels. Human evaluation highlights their practical value in scientific research, and ablation studies confirm the effectiveness of each component in the workflow. Code repo is available at https://github.com/kyZhao-1/Deep-Ideation.
• Abstract（参考訳）: 新たな研究思想は、科学的探求の進展において重要な役割を担っている。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、大規模科学文献を活用して新たな研究アイデアを生み出す可能性を示している。 しかし、従来の研究思想の研究は、キーワードの共起や意味的類似性といった単純な方法に大きく依存していた。 これらのアプローチは、文学における統計的関連性を特定することに重点を置いているが、人間の文学に埋め込まれた知識を効果的に活用するために欠かせない、科学的概念間の複雑な文脈的関係を見落としている。 例えば、"keyword A" と "keyword B" を同時に言及する論文は、両方の概念を統合する研究思想をしばしば提示する。 加えて、LLM駆動のいくつかの手法は、モデルの内部知識を用いて研究のアイデアを提案し、洗練するが、科学的概念ネットワークを効果的に活用することができず、確立された研究におけるアイデアの基盤を制限している。 これらの課題に対処するために,キーワードの共起や文脈的関係を捉える科学的ネットワークを統合し,LLM駆動の思考を充実させる,Deep Ideationフレームワークを提案する。 このフレームワークは、イデオロギースタックを使用して進捗を追跡する、反復的に研究アイデアを洗練するための探索・展開ワークフローを導入している。 現実のレビュアーのフィードバックに基づいて訓練された批評家エンジンは、アイデアの新規性と実現可能性に関する継続的なフィードバックを提供することによって、プロセスをガイドする。 実験の結果,提案手法は,他の手法に比べて10.67%向上し,コンファレンスの受理レベルを越えていることがわかった。 人間による評価は、科学的研究における実践的価値を強調し、アブレーション研究はワークフローにおける各コンポーネントの有効性を確認する。 コードリポジトリはhttps://github.com/kyZhao-1/Deep-Ideation.comで公開されている。

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