LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models

要約

この文書では、学術研究における文献レビューを効率化するために設計されたオープンソース ツールである LLAssist を紹介します。
科学出版物が急激に増加する時代において、研究者は膨大な量の文献を効率的に処理するという増大する課題に直面しています。
LLAssist は、大規模言語モデル (LLM) と自然言語処理 (NLP) 技術を活用してレビュー プロセスの主要な側面を自動化することで、この問題に対処します。
具体的には、研究論文から重要な情報を抽出し、ユーザーが定義した研究課題との関連性を評価します。
LLAssist の目標は、包括的な文献レビューに必要な時間と労力を大幅に削減し、研究者が最初のスクリーニング作業ではなく情報の分析と総合に集中できるようにすることです。
LLAssist は、文献レビューのワークフローの一部を自動化することで、研究者が増え続ける学術出版物をより効率的に管理できるようにすることを目指しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces LLAssist, an open-source tool designed to streamline literature reviews in academic research. In an era of exponential growth in scientific publications, researchers face mounting challenges in efficiently processing vast volumes of literature. LLAssist addresses this issue by leveraging Large Language Models (LLMs) and Natural Language Processing (NLP) techniques to automate key aspects of the review process. Specifically, it extracts important information from research articles and evaluates their relevance to user-defined research questions. The goal of LLAssist is to significantly reduce the time and effort required for comprehensive literature reviews, allowing researchers to focus more on analyzing and synthesizing information rather than on initial screening tasks. By automating parts of the literature review workflow, LLAssist aims to help researchers manage the growing volume of academic publications more efficiently.

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