Knowledge Navigator: LLM-guided Browsing Framework for Exploratory Search in Scientific Literature

要約

科学文献の急激な増加により、効果的な知識探索のための高度なツールが必要になります。
Knowledge Navigator は、広範なトピックのクエリから取得した文書を、名前付きで説明的な科学トピックとサブトピックのナビゲート可能な 2 レベルの階層に整理および構造化することで、探索的検索能力を強化するように設計されたシステムです。
この構造化された組織は、ドメイン内の研究テーマの全体像を提供すると同時に、ユーザーが焦点を絞って追加の関連文書を取得できるようにすることで、特定のサブトピック内での反復的な検索とより深い知識の発見を可能にします。
Knowledge Navigator は、LLM 機能とクラスターベースの方法を組み合わせて、効果的な閲覧方法を可能にします。
CLUSTREC-COVID と SCITOC という 2 つの新しいベンチマークでの自動評価と手動評価を通じて、アプローチの有効性を実証します。
コード、プロンプト、ベンチマークは公開されています。

要約(オリジナル)

The exponential growth of scientific literature necessitates advanced tools for effective knowledge exploration. We present Knowledge Navigator, a system designed to enhance exploratory search abilities by organizing and structuring the retrieved documents from broad topical queries into a navigable, two-level hierarchy of named and descriptive scientific topics and subtopics. This structured organization provides an overall view of the research themes in a domain, while also enabling iterative search and deeper knowledge discovery within specific subtopics by allowing users to refine their focus and retrieve additional relevant documents. Knowledge Navigator combines LLM capabilities with cluster-based methods to enable an effective browsing method. We demonstrate our approach’s effectiveness through automatic and manual evaluations on two novel benchmarks, CLUSTREC-COVID and SCITOC. Our code, prompts, and benchmarks are made publicly available.

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