Im Wissensgraphen (links) repräsentieren die Kreise (Eckpunkte) wissenschaftliche Konzepte. Jedes Mal, wenn zwei Konzepte gemeinsam in einem Titel oder der Zusammenfassung einer wissenschaftlichen Arbeit erscheinen, wird eine Verbindungslinie (Kante) gezogen. Der gelbe und der blaue Teilgraph repräsentieren die Arbeit zweier Forschender, für die ein gemeinsamer Forschungsvorschlag gesucht wird. Die Merkmale der Konzepte im Wissensgraphen (Mitte) beeinflussen das Interesse an den Forschungsvorschlägen erheblich. Auf Grundlage dieser Daten wurde ein maschinelles Lernmodell trainiert, um den Grad des Interesses allein auf der Grundlage dieser Eigenschaften vorherzusagen. Als Lernmodell wurde ein kleines neuronales Netz (rechts) mit einer verborgenen Schicht und einem Ausgabeneuron genutzt (s. Techmax 34, Abb. B).
© Verändert nach: Gu & Krenn (2024): Generation and human-expert evaluation of interesting research ideas using knowledge graphs and large language models; OpenReview.net / CC BY 4.0
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