概要

本リポジトリ「gen_Idea_from_Existing_Tech」は、トップ会議で発表された最新研究のメタデータを収集・整備し、既に確立された技術（既存技術）に対して新たな応用シナリオや研究上の“着想”を自動で生成することを目的としたツール群です。arXivなどから論文情報を取得して前処理・統合し、加工データをJSON形式で出力する一連のステップが用意されています。スクリプトはモジュール化されており、フィルタやプロンプト、出力フォーマットのカスタマイズが容易で、研究アイデアの種を短時間で大量に得たい研究者や学生に向いています。

リポジトリの統計情報

スター数: 5
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 5
コミット数: 3
ファイル数: 13
メインの言語: Python

主な特徴

arXiv等からトップ会議の論文メタデータを自動収集するパイプラインを提供
論文メタ情報の前処理・マージ・JSON出力までの一連のスクリプトを備える
モジュール化されており、プロンプトや出力形式、フィルタを簡単にカスタマイズ可能
軽量で学術的アイデア生成のブートストラップに最適

技術的なポイント

パイプラインは段階的なスクリプト群で構成されており、まず0_get_arxiv_data.pyでarXivなどから論文のタイトル、著者、アブストラクト、投稿日などのメタデータを取得します。続く1_get_paper_data.pyでは取得済みデータの詳細抽出や、会議名（ICLR/NeurIPS/ICML等）に基づくフィルタリングを行い、不要なエントリの除去や基本的な正規化を実施します。2_processe_data_merge.pyは複数ソースからのデータを突合・重複排除・キーワード抽出して統合データセットを生成、3_data_to_json.pyで最終的に生成候補やメタ情報を扱いやすいJSONフォーマットへ出力します。

設計面では、データ取得とアイデア生成の責務を分離している点が注目できます。収集・前処理は再現性と効率を重視したバッチ処理に適し、生成部分はテンプレート／プロンプトを差し替えることで任意の言語モデルやルールベースのロジックに接続できるよう作られています。これにより、外部API（例：任意のLLM、埋め込みベクトル処理、ベクトル検索）や独自のキュレーション処理を容易に組み込めます。また、JSON出力は downstream の可視化ツールや検索エンジン、さらなるフィルタリングステップと簡単に連携可能です。全体として「データ駆動で論文のホットトピックを抽出→既存技術と組み合わせて着想を生成する」というワークフローを、低コストで回せる点が実務上の強みです。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
0_get_arxiv_data.py: file
1_get_paper_data.py: file
2_processe_data_merge.py: file
3_data_to_json.py: file

…他 8 ファイル

まとめ

手早くトップ会議の研究を素材にし、既存技術へ新たな応用アイデアを生み出すための実用的なパイプラインです。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: gen_Idea_from_Existing_Tech
説明: 説明なし
スター数: 5
言語: Python
URL: https://github.com/maoshanwen/gen_Idea_from_Existing_Tech
オーナー: maoshanwen
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/80189087?v=4

READMEの抜粋：

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既存技術からアイデアを生成するツール