Jan, 2023

数据科学家如何审查学术文献

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TL;DR本文研究数据科学家的文献综述实践，并通过 20 个数据科学家的半结构化访谈和思考协议证实，数据科学家在跨学科领域面临挑战，缺少细节和数学内容，借助代码，博客和演讲的知识背景解决文献信息过载问题和借助线上和线下同事的支持。最后，我们概述未来方向，旨在帮助数据科学家应对蓬勃发展的研究文献。
发现论文，激发创造
  • 人工智能自动化科学文献系统评价

    在近 15 年里，通过调查 AI 技术的应用情况，以帮助研究人员进行系统的科学文献分析，我们揭示了当前支持的任务、应用的算法类型和 34 项研究中提出的可用工具，同时提供了该领域演变的历史视角和人类在越来越自动化的系统性文献回顾过程中发挥的作用。

    Jan, 2024

  • 使用 DBLP Discovery 数据集分析计算机科学研究的现状

    本论文使用计量学方法分析计算机科学的元数据，并使用交互式 Web 应用程序 CS-Insights 进行数据可视化，发现了计算机科学领域在过去两十年中出现了大量新的作者和出版物，会议论文的受欢迎程度下降，期刊文章的引用次数更高。

    Dec, 2022

  • 模式分析与机器智能中的文献综述的文献综述

    对模式分析与机器智能领域的文献综述进行了彻底的综述，在提出大型语言模型为基础的文献计量指标用于自动评估综述的同时，对不同综述进行了对比分析，并评估了人工智能生成的综述与人工综述的差异，同时还介绍了基于文献结构的综述分类方法，为学者阅读和撰写综述提供了指导，为人工智能系统生成有组织的综述提供了参考，同时还展望了综述发展的未来方向。

    Feb, 2024

  • 文献综述的人工智能：机遇与挑战

    本文综述了人工智能在系统文献综述中的应用，重点研究了 AI 技术在文献综述的半自动创建中的应用，特别是在筛选和提取阶段。通过对 21 个主流文献综述工具的分析，以及对 11 个利用大型语言模型进行文献搜索和学术写作辅助的最新工具的分析，讨论了领域内的当前趋势，概述了关键研究挑战，并提出了未来研究的方向。

    Feb, 2024

  • 科技论文评论的自动生成

    本文介绍了一种方法，可以根据用户定义的查询自动生成一篇综述论文。该方法包括两个主要部分，第一部分通过诸如同袍引用的图表等文献计量参数来识别领域中的关键论文。第二阶段使用 BERT 架构，我们在现有的综述论文中对这些关键论文进行抽取式摘要。我们介绍了我们方法的一般流程和一些实现细节，并在 PubMed 数据集上进行了自动和专家评估。

    Oct, 2020

  • 关于学习方法在持续集成中应用的系统文献综述

    该研究综述了持续集成领域中基于学习的方法，探讨了自动化持续集成任务的分析以及相关技术和指标的应用和缺陷，为研究人员和从业者提供了有价值的洞见，并强调了在持续集成中进一步研究这些方法的重要性。

    Jun, 2024

  • 利用机器学习管道扩展系统文献综述

    通过构建一个自动化的流水线以及实验，我们在仅需人工筛选的 2 周时间内，取得了非常高的准确性和泛化能力，从而使得系统能够自动完成系统性评论过程的主要步骤，包括文件搜索、文件选择以及数据提取。

    Oct, 2020

  • 可以自动化科学审稿吗？

    本文讨论如何运用自然语言处理技术，自动生成机器学习领域的论文评审。通过收集论文数据集和训练模型进行实验，研究发现自动生成的评审可以涵盖更多的内容，但在细节方面需要更高的准确性和构造性。最后，总结了这个领域的八个难题及其潜在解决方案。

    Jan, 2021

  • 机器学习学术研究中令人担忧的趋势

    本文研究机器学习的研究领域，在探讨了机器学习领域中出现的四种不良趋势的同时，提供了对应的解决方法和可能产生不良趋势的原因。

    Jul, 2018

  • 数据驱动方法评估系外行星的生命适宜性：一篇综述性文献评估

    文献综述研究外行星的检测、分类和可视化方法，并强调机器学习和计算模型在改善数据分析和解释方面的作用。

    May, 2023