Recent Advances and Future Directions in Literature-Based Discovery

📄 arXiv: 2506.12385v1 📥 PDF

作者: Andrej Kastrin, Bojan Cestnik, Nada Lavrač

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-14

备注: 13 pages, 1 table, 1 figure

💡 一句话要点

综述文献发掘（LBD）最新进展，聚焦知识图谱、深度学习与大语言模型融合

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

关键词: 文献发掘 知识图谱 深度学习 大型语言模型 科学发现 信息抽取 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LBD方法在可扩展性、依赖结构化数据和人工干预方面存在不足，限制了其应用。
  2. 本文综述了基于知识图谱、深度学习和大型语言模型的LBD方法，旨在发现科学文献中隐藏的关联。
  3. 通过分析最新进展和未来方向，强调了LLM在LBD中的关键作用，为科研人员提供技术参考。

📝 摘要（中文）

科学出版物的爆炸式增长迫切需要自动化的知识综合和假设生成方法。文献发掘（LBD）通过揭示不同领域之间先前未知的关联来应对这一挑战。本文综述了LBD的最新方法进展，重点关注2000年至今的发展。我们回顾了三个关键领域的进展：知识图谱构建、深度学习方法以及预训练和大语言模型（LLM）的集成。虽然LBD取得了显著进展，但仍存在一些尚未解决的根本性挑战，特别是关于可扩展性、对结构化数据的依赖以及对大量手动管理的需求。通过检查正在进行的进展并概述有希望的未来方向，本综述强调了LLM在增强LBD中的变革性作用，并旨在支持研究人员和从业人员利用这些技术来加速科学创新。

🔬 方法详解

问题定义：文献发掘（LBD）旨在自动发现科学文献中隐含的、先前未知的关联。现有方法面临的痛点包括：可扩展性差，难以处理大规模文献；过度依赖结构化数据，无法有效利用非结构化文本信息；需要大量人工干预进行知识抽取和验证，效率低下。这些问题限制了LBD在实际科研中的应用。

核心思路：本文的核心思路是综述近年来LBD领域利用知识图谱、深度学习特别是大型语言模型（LLM）的进展，从而克服传统方法的局限性。通过回顾这些方法，分析其优缺点，并展望未来的发展方向，为研究人员提供更全面的视角和技术指导。利用LLM的强大语义理解和生成能力，可以有效处理非结构化文本，减少对结构化数据的依赖，并降低人工干预的需求。

技术框架：本文主要围绕三个关键技术领域展开：1) 知识图谱构建：回顾了基于不同方法的知识图谱构建技术，包括人工构建、自动抽取等；2) 深度学习方法：介绍了深度学习在LBD中的应用，例如实体识别、关系抽取等；3) 大语言模型（LLM）的集成：重点分析了LLM如何用于知识发现、假设生成等方面。文章并未提出一个全新的技术框架，而是对现有技术进行了梳理和总结。

关键创新：本文的创新之处在于对LBD领域最新进展的系统性综述，特别是对LLM在LBD中应用的深入分析。与以往的综述相比，本文更加关注LLM带来的变革性影响，并探讨了其在解决传统LBD挑战方面的潜力。此外，本文还指出了LBD未来发展的一些重要方向，例如如何更好地利用非结构化数据、如何提高可解释性等。

关键设计：本文作为一篇综述文章，没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。其重点在于对现有方法的总结和分析，以及对未来方向的展望。文章对不同方法的优缺点进行了比较，并探讨了LLM在LBD中的应用策略，例如如何利用LLM进行实体链接、关系抽取、文本生成等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文重点回顾了2000年至今LBD领域的进展，特别强调了LLM在知识图谱构建、深度学习方法集成方面的作用。虽然没有提供具体的性能数据，但强调了LLM在处理非结构化数据、减少人工干预方面的优势，并指出了LBD未来在可扩展性和可解释性方面的发展方向。

🎯 应用场景

该研究对生物医学、化学、材料科学等领域具有广泛的应用前景。通过自动发现文献中隐藏的关联，可以加速新药研发、材料设计等过程。例如，可以利用LBD发现某种基因与某种疾病之间的关联，从而为疾病治疗提供新的思路。此外，LBD还可以用于预测科学研究的未来趋势，为科研决策提供支持。

📄 摘要（原文）

The explosive growth of scientific publications has created an urgent need for automated methods that facilitate knowledge synthesis and hypothesis generation. Literature-based discovery (LBD) addresses this challenge by uncovering previously unknown associations between disparate domains. This article surveys recent methodological advances in LBD, focusing on developments from 2000 to the present. We review progress in three key areas: knowledge graph construction, deep learning approaches, and the integration of pre-trained and large language models (LLMs). While LBD has made notable progress, several fundamental challenges remain unresolved, particularly concerning scalability, reliance on structured data, and the need for extensive manual curation. By examining ongoing advances and outlining promising future directions, this survey underscores the transformative role of LLMs in enhancing LBD and aims to support researchers and practitioners in harnessing these technologies to accelerate scientific innovation.