要約
今日の膨大な文献環境において、手作業によるレビューは非常に時間がかかります。
この課題に対処するために、この文書では、解決方法のレビューと選択のための半自動ツールを提案します。
研究者、実務者、意思決定者に応えると同時に、将来の研究のベンチマークとしても機能します。
このツールは 3 つのモジュールで構成されます。(1) キーワード選択スキームを使用して Scopus API をクエリし、関連性を計算する論文の選択とスコアリング。
（２）OpenAI APIを利用した論文中の解決法抽出。
(3) 感度分析と事後分析。
トレンド、関連論文、手法を明らかにします。
腫瘍学における AI のケーススタディといくつかの使用例では、このツールを手動のグラウンド トゥルースと比較して、有望な結果が得られます。
要約(オリジナル)
In today’s vast literature landscape, a manual review is very time-consuming. To address this challenge, this paper proposes a semi-automated tool for solution method review and selection. It caters to researchers, practitioners, and decision-makers while serving as a benchmark for future work. The tool comprises three modules: (1) paper selection and scoring, using a keyword selection scheme to query Scopus API and compute relevancy; (2) solution method extraction in papers utilizing OpenAI API; (3) sensitivity analysis and post-analyzes. It reveals trends, relevant papers, and methods. AI in the oncology case study and several use cases are presented with promising results, comparing the tool to manual ground truth.
arxiv情報
| 著者 | Deniz Kenan Kılıç,Alex Elkjær Vasegaard,Aurélien Desoeuvres,Peter Nielsen |
| 発行日 | 2023-07-10 14:07:28+00:00 |
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