SurveyX：オープンソースの自動化学術調査・論文生成ツール 152

SurveyXとは？

SurveyXは、中国人民大学、シドニー大学、中国東北部大学が共同で開発した、大規模言語モデル（LLMs）を利用して高品質で特定分野の学術論文やサーベイを生成する、先進的な学術調査自動化システムです。目的は、現在LLMに基づく自動化手法がコンテンツを生成する際に持つ限界を解決することにあります。ユーザーは文献検索用の論文タイトルとキーワードを提供するだけで、特定のトピックに関する包括的な学術論文やサーベイをリクエストできます。

SurveyXの主な機能

• 論文・レビューの自動生成：論文タイトルとキーワードを提供するだけで、特定のトピックに関する包括的な学術論文やレビューを生成できます。

• 参考文献の検索：キーワード拡張アルゴリズムと二段階フィルタリングにより、膨大な文献の中からテーマと密接に関連する参考文献を選別します。

• 情報の構造化処理：参考文献の重要な情報を構造化データとして整理し、情報をより豊かにするとともに、言語モデルがよりよく機能するようにします。

• 多様な形式での出力：テキストコンテンツに加え、図表も生成できるため、調査結果の提示がより直感的になります。

SurveyXの使用手順

• リクエストの提出：新しい質問を作成し、論文タイトルやキーワードを入力します。メールアドレスを残すこともできます（必須ではありません）。

• 生成を待つ：送信後、生成された論文はリクエストフォルダに配置され、通常1～2営業日で処理が完了します。

SurveyXの技術的なハイライト

• 調査プロセスの分割：調査執筆を準備段階と生成段階の二つに分け、大規模言語モデルの能力を十分に活用します。

• 多様な形式での提示：テキストに加え、図表も生成できるため、調査の提示がより生き生きとしたものになります。

• アウトライン最適化戦略：「分離・再構成」によってアウトラインを最適化し、生成された調査アウトラインの論理を明確にし、冗長な内容を取り除きます。

SurveyXのパフォーマンス指標

• 各項目で高評価：カバレッジ、構造、関連性の評価スコアはそれぞれ4.95、4.91、4.94（満点5点）を達成し、人間の専門家による評価とほぼ同等です。

• 引用の質も優秀：F1スコアは81.52に達し、人間の専門家の81.83に非常に近い値です。

詳細情報の入手先

• GitHub：https://github.com/iaar-shanghai/surveyx

• 関連論文：https://huggingface.co/papers/2502.14776

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