MIR: Methodology Inspiration Retrieval for Scientific Research Problems

📄 arXiv: 2506.00249v1 📥 PDF

作者: Aniketh Garikaparthi, Manasi Patwardhan, Aditya Sanjiv Kanade, Aman Hassan, Lovekesh Vig, Arman Cohan

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-30

备注: ACL 2025

💡 一句话要点

提出方法论灵感检索以解决科学研究问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 方法论灵感检索 大型语言模型 科学发现 方法论邻接图 文献检索 自动化研究 重排序策略

📋 核心要点

  1. 现有方法在文献检索中效果不一，受限于文献质量和性质，难以有效支持科学发现。
  2. 本文提出方法论灵感检索（MIR），通过构建方法论邻接图（MAG）来捕捉方法论谱系，从而提供更深层次的灵感检索。
  3. 实验结果表明，MIR在Recall@3和平均精度（mAP）上分别提升了5.4和7.8，重排序策略进一步提升了4.5和4.8。

📝 摘要（中文）

近年来，利用大型语言模型（LLMs）加速科学发现的兴趣激增。现有方法依赖于相关文献的检索，但其有效性受限于文献的质量和性质。本文提出方法论灵感检索（MIR），旨在检索能够为特定研究问题提供灵感的先前工作。我们构建了一个新数据集用于训练和评估MIR检索器，并建立了基线。通过构建方法论邻接图（MAG），捕捉引用关系中的方法论谱系，我们将“直观先验”嵌入到密集检索器中，以识别超越表面语义相似性的灵感模式。实验结果显示，MIR在Recall@3上提升了5.4，在平均精度（mAP）上提升了7.8。此外，我们还将基于LLM的重排序策略应用于MIR，进一步提升了4.5的Recall@3和4.8的mAP。通过广泛的消融研究和定性分析，我们展示了MIR在增强自动化科学发现中的潜力，并指出了未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效检索能够为特定研究问题提供灵感的先前工作。现有方法在文献检索中存在效果不一的问题，主要受限于文献的质量和性质。

核心思路：论文提出的方法论灵感检索（MIR）通过构建方法论邻接图（MAG），捕捉引用关系中的方法论谱系，从而识别更深层次的灵感模式，而不仅仅依赖表面语义相似性。

技术框架：整体架构包括数据集构建、MAG的构建、密集检索器的训练和评估，以及基于LLM的重排序策略。主要模块包括数据预处理、特征提取、检索和重排序。

关键创新：最重要的技术创新在于构建了方法论邻接图（MAG），并将“直观先验”嵌入到密集检索器中，使得检索过程能够识别更具启发性的文献。与现有方法相比，这种方法能够超越表面语义相似性，提供更有价值的灵感。

关键设计：在技术细节上，论文强调了MAG的构建方式、嵌入策略的设计，以及重排序策略的实现，具体参数设置和损失函数的选择也进行了详细讨论。通过这些设计，提升了检索器的性能和灵活性。

📊 实验亮点

实验结果显示，MIR在Recall@3上提升了5.4，在平均精度（mAP）上提升了7.8，相较于强基线表现出显著的性能提升。此外，应用LLM重排序策略后，Recall@3和mAP分别进一步提升了4.5和4.8，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学研究、技术开发和创新设计等。通过有效的灵感检索，研究人员可以更快地找到解决方案，从而加速科学发现和技术进步，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

There has been a surge of interest in harnessing the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) to accelerate scientific discovery. While existing approaches rely on grounding the discovery process within the relevant literature, effectiveness varies significantly with the quality and nature of the retrieved literature. We address the challenge of retrieving prior work whose concepts can inspire solutions for a given research problem, a task we define as Methodology Inspiration Retrieval (MIR). We construct a novel dataset tailored for training and evaluating retrievers on MIR, and establish baselines. To address MIR, we build the Methodology Adjacency Graph (MAG); capturing methodological lineage through citation relationships. We leverage MAG to embed an "intuitive prior" into dense retrievers for identifying patterns of methodological inspiration beyond superficial semantic similarity. This achieves significant gains of +5.4 in Recall@3 and +7.8 in Mean Average Precision (mAP) over strong baselines. Further, we adapt LLM-based re-ranking strategies to MIR, yielding additional improvements of +4.5 in Recall@3 and +4.8 in mAP. Through extensive ablation studies and qualitative analyses, we exhibit the promise of MIR in enhancing automated scientific discovery and outline avenues for advancing inspiration-driven retrieval.