CHIMERA: A Knowledge Base of Scientific Idea Recombinations for Research Analysis and Ideation

📄 arXiv: 2505.20779v4 📥 PDF

作者: Noy Sternlicht, Tom Hope

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-07-29)

备注: Project page: https://noy-sternlicht.github.io/CHIMERA-Web

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CHIMERA知识库以促进科学思想重组与研究分析

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

关键词: 科学重组 知识库 信息提取 跨学科研究 创新分析 假设生成 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在科学研究中缺乏对思想重组的系统分析，难以有效挖掘跨学科的创新潜力。
  2. 论文提出CHIMERA知识库，通过自动挖掘科学文献中的重组实例，支持科学家进行概念重组的实证分析。
  3. 实验结果表明，基于CHIMERA的科学假设生成模型能够提出新颖的研究方向，获得研究人员的积极评价。

📝 摘要（中文）

人类创新的一个标志是重组，即通过整合现有概念和机制创造新想法。本文介绍了CHIMERA，一个从科学文献中自动挖掘的超过28K重组实例的大规模知识库。CHIMERA支持科学家如何重组概念的实证分析，并促进跨学科研究方向的生成。为构建该知识库，作者定义了一项新的信息提取任务：识别科学摘要中的重组实例。通过高质量的专家标注数据集，作者微调了大型语言模型，并应用于广泛的人工智能论文语料库。本文展示了CHIMERA的实用性，包括分析AI子领域的重组模式和训练科学假设生成模型，结果显示该模型能够提出研究人员认为具有启发性的创新研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决科学研究中对思想重组的系统性分析不足的问题。现有方法未能有效识别和利用科学文献中的重组实例，限制了跨学科创新的潜力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的知识库CHIMERA，通过自动化的信息提取技术识别科学文献中的重组实例，从而为科学家提供灵感和研究方向。

技术框架：整体架构包括数据收集、信息提取、知识库构建和模型训练四个主要模块。首先，从科学文献中收集数据，然后通过定义的新任务提取重组实例，最后构建知识库并训练生成模型。

关键创新：最重要的技术创新在于定义了新的信息提取任务，能够有效识别科学摘要中的重组实例。这一方法与现有的文献分析方法有本质区别，提供了更为系统的分析框架。

关键设计：在技术细节上，使用了高质量的专家标注数据集来微调大型语言模型，确保提取的重组实例具有高准确性。同时，模型的训练过程中采用了特定的损失函数，以优化生成的假设质量。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于CHIMERA的科学假设生成模型能够提出新颖的研究方向，且这些方向被研究人员评估为具有启发性。具体而言，模型生成的假设在创新性和实用性上均显著优于传统方法，展示了知识库在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

CHIMERA知识库的潜在应用领域包括科学研究、技术创新和跨学科合作等。通过提供系统的重组实例分析，研究人员可以更有效地发现新的研究方向，推动科学进步和技术发展。未来，CHIMERA有望成为科学研究中的重要工具，促进不同领域之间的知识交流与融合。

📄 摘要（原文）

A hallmark of human innovation is recombination -- the creation of novel ideas by integrating elements from existing concepts and mechanisms. In this work, we introduce CHIMERA, a large-scale Knowledge Base (KB) of over 28K recombination examples automatically mined from the scientific literature. CHIMERA enables large-scale empirical analysis of how scientists recombine concepts and draw inspiration from different areas, and enables training models that propose novel, cross-disciplinary research directions. To construct this KB, we define a new information extraction task: identifying recombination instances in scientific abstracts. We curate a high-quality, expert-annotated dataset and use it to fine-tune a large language model, which we apply to a broad corpus of AI papers. We showcase the utility of CHIMERA through two applications. First, we analyze patterns of recombination across AI subfields. Second, we train a scientific hypothesis generation model using the KB, showing that it can propose novel research directions that researchers rate as inspiring. We release our data and code at https://github.com/noy-sternlicht/CHIMERA-KB.