Learning to Construct Knowledge through Sparse Reference Selection with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.05874v1 📥 PDF

作者: Shao-An Yin

分类: cs.LG, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-09-07

备注: 8 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出基于强化学习的稀疏引用选择方法，用于知识构建。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 知识构建 稀疏引用选择 文献检索 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在海量文献中快速定位关键信息，尤其是在全文访问受限的情况下。
  2. 该论文提出一种基于深度强化学习的稀疏引用选择框架，模拟人类专家阅读文献的方式。
  3. 实验表明，该方法在药物-基因关系发现任务中，能够有效地从有限信息中构建知识。

📝 摘要（中文）

科学文献的快速增长使得获取新知识变得越来越困难，尤其是在推理复杂、全文访问受限以及目标参考文献在大量候选集中稀疏的专业领域。本文提出了一种深度强化学习框架，用于稀疏引用选择，该框架模拟人类的知识构建过程，优先考虑在有限的时间和成本下阅读哪些论文。在药物-基因关系发现的评估中，仅限于访问标题和摘要，我们的方法表明，人类和机器都可以有效地从部分信息中构建知识。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决在海量科学文献中，如何高效地选择最有价值的参考文献，从而快速构建特定领域的知识。现有方法通常需要访问全文信息，并且难以处理目标参考文献稀疏的情况，导致知识获取效率低下。尤其是在专业领域，推理复杂且全文访问受限时，问题更加突出。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类专家在阅读文献时的策略，即根据已读文献的信息，有选择性地决定下一步阅读哪些文献。通过强化学习，训练一个智能体，使其能够根据当前知识状态，选择最有价值的参考文献进行阅读，从而逐步构建知识。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 状态表示模块：将已读文献的信息编码为状态向量。2) 动作选择模块：根据当前状态，选择下一步要阅读的参考文献。3) 奖励函数：根据选择的参考文献是否包含目标知识，给予智能体奖励或惩罚。4) 强化学习算法：使用深度强化学习算法（具体算法未知）训练智能体，使其能够最大化累积奖励。整体流程是智能体根据当前状态选择参考文献，环境返回新的状态和奖励，智能体根据奖励更新策略，不断迭代优化。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将知识构建问题建模为一个稀疏引用选择问题，并利用强化学习来解决。与传统的文献检索方法不同，该方法能够根据已有的知识动态地调整选择策略，从而更加高效地获取知识。此外，该方法能够在全文访问受限的情况下工作，具有更强的实用性。

关键设计：具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在摘要中没有提及，属于未知信息。但可以推测，状态表示模块可能使用预训练的语言模型（如BERT）来编码文献信息。奖励函数的设计需要仔细考虑，以确保智能体能够学习到正确的知识构建策略。强化学习算法的选择也至关重要，需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

论文在药物-基因关系发现任务上进行了评估，证明了该方法在有限信息下构建知识的有效性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法能够模拟人类专家在阅读文献时的策略，表明其具有一定的优势。具体的提升幅度未知，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：新药研发、疾病诊断、专利分析等。通过该方法，研究人员可以快速定位关键文献，加速知识发现过程，提高科研效率。此外，该方法还可以用于构建智能化的知识图谱，为决策提供支持。未来，该方法有望应用于更广泛的领域，例如：教育、金融等。

📄 摘要（原文）

The rapid expansion of scientific literature makes it increasingly difficult to acquire new knowledge, particularly in specialized domains where reasoning is complex, full-text access is restricted, and target references are sparse among a large set of candidates. We present a Deep Reinforcement Learning framework for sparse reference selection that emulates human knowledge construction, prioritizing which papers to read under limited time and cost. Evaluated on drug--gene relation discovery with access restricted to titles and abstracts, our approach demonstrates that both humans and machines can construct knowledge effectively from partial information.