ResearchPulse: Building Method-Experiment Chains through Multi-Document Scientific Inference

📄 arXiv: 2509.03565v1 📥 PDF

作者: Qi Chen, Jingxuan Wei, Zhuoya Yao, Haiguang Wang, Gaowei Wu, Bihui Yu, Siyuan Li, Cheng Tan

分类: cs.CL, cs.MM

发布日期: 2025-09-03

备注: Accepted to ACM MM 2025

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出ResearchPulse，通过多文档科学推理构建方法-实验链，促进科研发展脉络理解。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 多文档推理 科学内容提取 代理框架 研究发展链 知识图谱 指令规划 实验可视化

📋 核心要点

  1. 现有方法难以跨文档理解科研演进，缺乏结构化推理能力，无法有效追踪研究发展脉络。
  2. ResearchPulse通过代理框架，分解任务、提取内容、构建思维导图和可视化图表，实现多文档科学推理。
  3. 实验表明，ResearchPulse在语义对齐、结构一致性和视觉保真度上优于GPT-4o等基线模型，效果显著。

📝 摘要（中文）

理解科学思想的演变，不仅仅是总结单个论文，更需要对主题相关的研究进行结构化的跨文档推理。本文形式化了多文档科学推理这一新任务，该任务旨在提取和对齐相关论文中的动机、方法和实验结果，以重构研究发展链。这项任务引入了关键挑战，包括时间上对齐松散结构的方法以及标准化异构的实验表格。我们提出了ResearchPulse，一个基于代理的框架，集成了指令规划、科学内容提取和结构化可视化。它由三个协调的代理组成：用于任务分解的Plan Agent，构建动机-方法思维导图的Mmap-Agent，以及合成实验折线图的Lchart-Agent。为了支持这项任务，我们引入了ResearchPulse-Bench，一个具有引文感知的带注释的论文集群基准。实验表明，我们的系统即使使用7B规模的代理，在语义对齐、结构一致性和视觉保真度方面也始终优于像GPT-4o这样的强大基线。数据集可在https://huggingface.co/datasets/ResearchPulse/ResearchPulse-Bench获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在理解科学研究的演进过程中，主要面临两个痛点：一是难以跨越多个文档进行推理，无法将分散在不同论文中的动机、方法和实验结果联系起来；二是方法描述通常结构松散，实验结果呈现方式异构，给对齐和标准化带来了挑战。因此，如何从多个相关论文中提取关键信息，并构建研究发展链，是一个亟待解决的问题。

核心思路：ResearchPulse的核心思路是利用代理（Agent）框架，将复杂的多文档科学推理任务分解为多个可管理的子任务，并由不同的代理负责执行。通过指令规划，明确任务分解的策略；通过科学内容提取，从论文中抽取关键信息；通过结构化可视化，将提取的信息以易于理解的方式呈现出来。这种模块化的设计使得系统能够更好地处理复杂和异构的科学数据。

技术框架：ResearchPulse框架包含三个主要代理：Plan Agent、Mmap-Agent和Lchart-Agent。Plan Agent负责任务分解，确定需要执行的步骤和代理之间的协作方式。Mmap-Agent构建动机-方法思维导图，将论文中的动机和方法进行关联。Lchart-Agent合成实验折线图，将实验结果以可视化的方式呈现。这三个代理协同工作，共同完成多文档科学推理任务。

关键创新：ResearchPulse的关键创新在于其基于代理的框架，能够有效地分解和管理复杂的多文档科学推理任务。通过指令规划，系统能够灵活地调整任务执行策略，适应不同的研究领域和论文类型。此外，系统还引入了ResearchPulse-Bench，一个具有引文感知的带注释的论文集群基准，为多文档科学推理任务提供了评估标准。

关键设计：ResearchPulse框架的关键设计包括：(1) 使用大型语言模型（7B规模）作为代理的基础，赋予代理强大的语义理解和生成能力；(2) 设计了专门的指令规划策略，指导代理如何分解任务和协作；(3) 针对科学内容提取，采用了特定的模型和技术，以提高提取的准确性和完整性；(4) 在构建思维导图和合成折线图时，考虑了结构一致性和视觉保真度，以确保结果的可读性和可用性。

📊 实验亮点

实验结果表明，ResearchPulse在语义对齐、结构一致性和视觉保真度方面均优于GPT-4o等基线模型。具体而言，ResearchPulse在语义对齐方面取得了显著的提升，能够更准确地识别和关联不同论文中的相关信息。此外，ResearchPulse在结构一致性和视觉保真度方面也表现出色，能够生成更清晰、更易于理解的思维导图和折线图。

🎯 应用场景

ResearchPulse具有广泛的应用前景，可用于科研情报分析、学术研究追踪、文献综述撰写等领域。通过自动构建研究发展链，ResearchPulse能够帮助研究人员快速了解特定领域的最新进展和发展趋势，发现潜在的研究机会。此外，ResearchPulse还可以用于教育领域，帮助学生更好地理解科学研究的过程和方法。

📄 摘要（原文）

Understanding how scientific ideas evolve requires more than summarizing individual papers-it demands structured, cross-document reasoning over thematically related research. In this work, we formalize multi-document scientific inference, a new task that extracts and aligns motivation, methodology, and experimental results across related papers to reconstruct research development chains. This task introduces key challenges, including temporally aligning loosely structured methods and standardizing heterogeneous experimental tables. We present ResearchPulse, an agent-based framework that integrates instruction planning, scientific content extraction, and structured visualization. It consists of three coordinated agents: a Plan Agent for task decomposition, a Mmap-Agent that constructs motivation-method mind maps, and a Lchart-Agent that synthesizes experimental line charts. To support this task, we introduce ResearchPulse-Bench, a citation-aware benchmark of annotated paper clusters. Experiments show that our system, despite using 7B-scale agents, consistently outperforms strong baselines like GPT-4o in semantic alignment, structural consistency, and visual fidelity. The dataset are available in https://huggingface.co/datasets/ResearchPulse/ResearchPulse-Bench.