What's In Your Field? Mapping Scientific Research with Knowledge Graphs and Large Language Models
作者: Abhipsha Das, Nicholas Lourie, Siavash Golkar, Mariel Pettee
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-12 (更新: 2025-05-29)
备注: 9 pages, 5 pdf figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于知识图谱和大语言模型的科学研究映射方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱 大语言模型 科学文献 结构化表示 趋势分析 文献综述 跨学科整合
📋 核心要点
- 现有方法在处理大量科学文献时，难以有效捕捉文献间的复杂关系，导致知识整合效率低下。
- 论文提出通过结合大语言模型的语义理解与科学概念的结构化表示，来提取文献中的结构化信息。
- 实验结果表明，系统能够从30000篇论文中提取概念，构建知识图谱，展示出新兴研究趋势。
📝 摘要（中文）
随着科学文献的快速增长，跨学科知识的导航和综合变得愈发困难。尽管大语言模型（LLMs）在理解科学文本方面表现出色，但在处理大量文献时，它们无法有效捕捉详细关系。论文提出了一种结合LLMs与科学概念结构化表示的方法，通过提取结构化表示来系统性分析文献。研究展示了如何从30000篇arXiv论文中提取概念，构建知识图谱，揭示新兴趋势，并为科学知识的探索提供新方式。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决在面对海量科学文献时，如何有效提取和分析文献间的关系与概念的问题。现有的无结构方法在处理大量事实时，成本高且效率低下。
核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型的语义理解能力，结合科学概念的结构化表示，以实现对文献的系统性分析和精确问答。这样的设计使得研究者能够更好地理解和探索科学文献。
技术框架：整体架构包括数据收集、概念提取、知识图谱构建和可视化四个主要模块。首先，从arXiv收集相关文献，然后使用LLMs提取结构化概念，最后构建知识图谱并进行可视化展示。
关键创新：论文的主要创新在于将大语言模型与结构化表示相结合，形成了一种新的文献分析方法。这与传统的无结构方法有本质区别，后者无法有效处理复杂的文献关系。
关键设计：在关键设计方面，论文使用了20个手动标注的摘要来提取概念，并通过对30,000篇论文的分析，展示了系统的有效性和可扩展性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，系统成功从30,000篇论文中提取出结构化概念，构建的知识图谱有效揭示了多个领域的新兴趋势。这种方法在文献分析的效率和准确性上相比传统方法有显著提升，展示了良好的应用前景。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括科学研究的文献综述、趋势分析以及跨学科知识的整合。通过构建知识图谱，研究者能够更高效地获取相关信息，促进科学发现和技术创新，未来可能对科学研究的方式产生深远影响。
📄 摘要（原文）
The scientific literature's exponential growth makes it increasingly challenging to navigate and synthesize knowledge across disciplines. Large language models (LLMs) are powerful tools for understanding scientific text, but they fail to capture detailed relationships across large bodies of work. Unstructured approaches, like retrieval augmented generation, can sift through such corpora to recall relevant facts; however, when millions of facts influence the answer, unstructured approaches become cost prohibitive. Structured representations offer a natural complement -- enabling systematic analysis across the whole corpus. Recent work enhances LLMs with unstructured or semistructured representations of scientific concepts; to complement this, we try extracting structured representations using LLMs. By combining LLMs' semantic understanding with a schema of scientific concepts, we prototype a system that answers precise questions about the literature as a whole. Our schema applies across scientific fields and we extract concepts from it using only 20 manually annotated abstracts. To demonstrate the system, we extract concepts from 30,000 papers on arXiv spanning astrophysics, fluid dynamics, and evolutionary biology. The resulting database highlights emerging trends and, by visualizing the knowledge graph, offers new ways to explore the ever-growing landscape of scientific knowledge. Demo: abby101/surveyor-0 on HF Spaces. Code: https://github.com/chiral-carbon/kg-for-science.