文献综述、相关工作生成、自然语言处理、NLP 模型、挑战

Apr, 2024

本研究旨在探究利用 GPT4 模型协助同行评审过程的可行性，并发现人工智能可以对同行评审过程做出有效的贡献，为解决同行评审中资源限制问题提供了新途径。

Jun, 2023

此篇综述介绍了如何通过自然语言处理实现学术研究中 “Related Work” 部分的自动生成和如何将相关研究进行比较和未来展望。

Jan, 2022

本文讨论利用 AI 技术（如 GPT-2 和 GPT-3）创造新型书籍的方法，引入了合成书的概念，并探讨了其价值和创作理念，着重强调了艺术质量问题，并介绍了相关的艺术家与读者的互动项目，最后关注的是认识文学的神经美学。

Jan, 2022

本研究基于 GPT-3 模型自动生成科学论文摘要，通过机器学习模型结合多种文本表示方法来辨别机器生成文本，并分析模型性能及讨论相关研究问题，旨在揭示人工智能生成文本的能力和局限性。

Apr, 2023

生成人工智能，尤其是像 OpenAI 流行的 ChatGPT 这样的工具正在重塑计算机科学研究的领域。本文提供了对 ChatGPT 和其他生成人工智能技术在计算机科学学术研究中多样应用的探索，提出使用生成人工智能来提高计算机科学研究科学家的工作效率的建议，重点是撰写新的研究论文。我们强调了创新性应用，如头脑风暴研究想法，辅助学术论文的起草和格式化，以及协助综述文献。此外，我们深入探讨了在理解跨学科方法、简化复杂文本以及推荐适合学术期刊发表方面应用这些技术的可能性。我们还着重讨论了生成人工智能在合成数据创建、研究方法论和指导以及任务组织和文章质量评估方面的贡献。本文还讨论了人工智能在文章审查、适应文本长度限制、构建对立观点和调查开发方面的实用性。此外，我们探讨了这些工具在传播观念、生成图像和音频、文本转录和与编辑人员互动方面的能力。我们还描述了一些不推荐在计算机科学研究中使用生成人工智能的用途，主要是由于该技术的局限性。

Nov, 2023

ChatGPT 对于学术写作过程的帮助以及如何保持学生独立的作者声音进行了探讨，并且强调了 AI 工具（如 ChatGPT）对于语言学习者的学术写作的潜力。

Oct, 2023

这项研究引入了一种开创性的基于人工智能的工具，旨在提高系统文献综述中的文章选择阶段的效率，通过数据准备、人工智能辅助文章评估和结构化结果展示的三重方法实现，该工具在各个学术领域中显著加速了文献综述的耗时任务，特别在管理和经济学等领域中，GPT 模型的采用可以大大减少潜在的偏见，提高文献综述选择阶段的速度和准确性，不仅增加了研究人员的生产力和准确性，而且在涌现的学术出版物潮中迈出了重要的步伐。

Jan, 2024

通过使用生成性人工智能，本研究论文描述了三种自动化完成法庭表格的方法：一种使用 GPT-3 通过迭代询问用户问题的生成性人工智能方法，一种使用 GPT-4 Turbo 生成受人工审核的问题草稿的受限模板驱动方法，以及一种混合方法。我们在所有三个实验中使用开源的 Docassemble 平台和由 Suffolk 大学法学院创建的 Assembly Line Weaver 工具。我们得出结论，混合模型中的受限自动起草和人工审核最适合编写引导性访谈的任务。

Dec, 2023

本研究提出两个数据集，一个完全由 GPT-2 模型生成的合成数据集和一个部分用 Arxiv-NLP 模型生成的文本替换数据集，评估数据集的质量，难度以及分类模型的区分能力。

Feb, 2022