論文の概要: Navigating Ideation Space: Decomposed Conceptual Representations for Positioning Scientific Ideas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08901v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 18:56:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.135087
• Title: Navigating Ideation Space: Decomposed Conceptual Representations for Positioning Scientific Ideas
• Title（参考訳）: 観念空間をナビゲートする:科学観念の位置決めのための概念表現の分解
• Authors: Yuexi Shen, Minqian Liu, Dawei Zhou, Lifu Huang,
• Abstract要約: 新しいアイデアは、既存の知識の絶え間なく拡大しているランドスケープの中に配置する必要がある。 現在の埋め込みアプローチは、異なる概念的側面を単一の表現に分割する。 科学的知識を3つの異なる次元に分解する構造化表現である観念空間を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.25560221100292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific discovery is a cumulative process and requires new ideas to be situated within an ever-expanding landscape of existing knowledge. An emerging and critical challenge is how to identify conceptually relevant prior work from rapidly growing literature, and assess how a new idea differentiates from existing research. Current embedding approaches typically conflate distinct conceptual aspects into single representations and cannot support fine-grained literature retrieval; meanwhile, LLM-based evaluators are subject to sycophancy biases, failing to provide discriminative novelty assessment. To tackle these challenges, we introduce the Ideation Space, a structured representation that decomposes scientific knowledge into three distinct dimensions, i.e., research problem, methodology, and core findings, each learned through contrastive training. This framework enables principled measurement of conceptual distance between ideas, and modeling of ideation transitions that capture the logical connections within a proposed idea. Building upon this representation, we propose a Hierarchical Sub-Space Retrieval framework for efficient, targeted literature retrieval, and a Decomposed Novelty Assessment algorithm that identifies which aspects of an idea are novel. Extensive experiments demonstrate substantial improvements, where our approach achieves Recall@30 of 0.329 (16.7% over baselines), our ideation transition retrieval reaches Hit Rate@30 of 0.643, and novelty assessment attains 0.37 correlation with expert judgments. In summary, our work provides a promising paradigm for future research on accelerating and evaluating scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 科学的発見は累積的なプロセスであり、既存の知識の絶え間なく広がる風景の中に新しいアイデアを置く必要がある。 新しくて重要な課題は、概念的に関連する先行研究を急速に成長する文献と区別し、新しいアイデアが既存の研究とどのように異なるかを評価することである。 現在の埋め込みアプローチでは、個々の概念的側面を単一の表現に分割し、きめ細かい文学検索をサポートできないのに対し、LCMベースの評価器はサイコファシーバイアスを受けており、差別的なノベルティ評価を提供していない。 これらの課題に対処するために、科学知識を3つの異なる次元、すなわち研究問題、方法論、中核的な発見に分解する構造化された表現である観念空間を導入する。 このフレームワークは、アイデア間の概念的距離を原則的に測定し、提案されたアイデア内の論理的接続をキャプチャするアイデア遷移のモデリングを可能にする。 この表現に基づいて,効率的な文文検索のための階層的部分空間検索フレームワークと,アイデアのどの側面が新規であるかを識別する分解ノベルティアセスメントアルゴリズムを提案する。 提案手法は0.329 (16.7%)の Recall@30,0.643 の Hit Rate@30 に達し,新規性評価は専門家の判断と0.37 の相関が得られた。 まとめると、我々の研究は科学的な発見を加速し評価する将来の研究に有望なパラダイムを提供する。

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