SciPIP: An LLM-based Scientific Paper Idea Proposer

要約

知識の急激な増加と学際的な研究の複雑さの増大は、情報過多や新しいアイデアを探求する際の困難など、研究者にとって重大な課題を引き起こしています。
GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) の進歩は、アイデア提案を強化する上で大きな可能性を示していますが、合理的なアイデア提案のために大規模モデルを効果的に利用する方法は十分に検討されていません。
本稿では、科学論文アイデア提案ツール（SciPIP）を提案します。
SciPIP は、ユーザーが提供した研究背景に基づいて、LLM の機能を活用して、より斬新で実現可能なアイデアを生成しながら、文献データベースから有用な論文を検索します。
この目的のために、1) 文献検索データベースを構築し、多くの論文の多次元情報を抽出して高速にアクセスできるようにします。
次に、意味論、実体、および引用の共起に基づく文献検索方法を提案し、ユーザーが提供した背景に基づいて多面的に関連文献を検索します。
2) 文献検索後、デュアルパスのアイデア提案戦略を導入します。1 つのパスは検索された文献から解決策を推測し、もう 1 つのパスはモデルのブレインストーミングを通じてオリジナルのアイデアを生成します。
そして、この 2 つを組み合わせて、実現可能性と独自性のバランスをとっていきます。
自然言語処理 (NLP) 分野での広範な実験を通じて、SciPIP が既存のトップ会議論文と同様の引用を検索し、それらと一致する多くのアイデアを生成できることを実証しました。
さらに、大規模な言語モデルを使用して SciPIP によって生成された他のアイデアの独創性を評価し、提案した方法の有効性をさらに検証します。
コードとデータベースは https://github.com/cheerss/SciPIP でリリースされています。

要約(オリジナル)

The exponential growth of knowledge and the increasing complexity of interdisciplinary research pose significant challenges for researchers, including information overload and difficulties in exploring novel ideas. The advancements in large language models (LLMs), such as GPT-4, have shown great potential in enhancing idea proposals, but how to effectively utilize large models for reasonable idea proposal has not been thoroughly explored. This paper proposes a scientific paper idea proposer (SciPIP). Based on a user-provided research background, SciPIP retrieves helpful papers from a literature database while leveraging the capabilities of LLMs to generate more novel and feasible ideas. To this end, 1) we construct a literature retrieval database, extracting lots of papers’ multi-dimension information for fast access. Then, a literature retrieval method based on semantics, entity, and citation co-occurrences is proposed to search relevant literature from multiple aspects based on the user-provided background. 2) After literature retrieval, we introduce dual-path idea proposal strategies, where one path infers solutions from the retrieved literature and the other path generates original ideas through model brainstorming. We then combine the two to achieve a good balance between feasibility and originality. Through extensive experiments on the natural language processing (NLP) field, we demonstrate that SciPIP can retrieve citations similar to those of existing top conference papers and generate many ideas consistent with them. Additionally, we evaluate the originality of other ideas generated by SciPIP using large language models, further validating the effectiveness of our proposed method. The code and the database are released at https://github.com/cheerss/SciPIP.

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