Structuring Scientific Innovation: A Framework for Modeling and Discovering Impactful Knowledge Combinations

要約

大規模な言語モデルの出現は、科学的知識の構造化された探求のための新しい可能性を提供します。
科学的発見を孤立したアイデアやコンテンツと見なすのではなく、破壊的な洞察を形作る際の方法の組み合わせの役割を強調する構造化されたアプローチを提案します。
具体的には、知識単位、特に方法論的設計に結び付けられたものがどのようにモデル化され、再結合されて研究のブレークスルーをもたらすかを調査します。
提案されたフレームワークは、2つの重要な課題に対処しています。
まず、問題駆動型のコンテキスト内で歴史的に破壊的な方法の組み合わせの際立った特徴を特定するための対照的な学習ベースのメカニズムを紹介します。
第二に、LLMの考え方の能力を活用して新しい問題の声明の有望な知識の組み合わせを特定する推論ガイド付きモンテカルロ検索アルゴリズムを提案します。複数のドメインにわたる包括的な研究は、革新の構造的ダイナミクスをモデル化し、高虐殺の可能性との組み合わせを継続的に強調することができることを示しています。
この研究は、構造化された推論と歴史的データモデリングに基づいた計算誘導科学的観念のための新しいパスを提供します。

要約(オリジナル)

The emergence of large language models offers new possibilities for structured exploration of scientific knowledge. Rather than viewing scientific discovery as isolated ideas or content, we propose a structured approach that emphasizes the role of method combinations in shaping disruptive insights. Specifically, we investigate how knowledge unit–especially those tied to methodological design–can be modeled and recombined to yield research breakthroughs. Our proposed framework addresses two key challenges. First, we introduce a contrastive learning-based mechanism to identify distinguishing features of historically disruptive method combinations within problem-driven contexts. Second, we propose a reasoning-guided Monte Carlo search algorithm that leverages the chain-of-thought capability of LLMs to identify promising knowledge recombinations for new problem statements.Empirical studies across multiple domains show that the framework is capable of modeling the structural dynamics of innovation and successfully highlights combinations with high disruptive potential. This research provides a new path for computationally guided scientific ideation grounded in structured reasoning and historical data modeling.

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