寻找更好的主动学习方法以加速文献综述
软件工程
2018-03-09 v5 人工智能
摘要
文献综述可能耗时且繁琐。通过对来自循证医学和法律电子取证的三种 state-of-the-art 主动学习技术进行编目和重构，本文发现并实现了 FASTREAD，一种用于研究大型文档语料库的更快技术。本文使用由现有软件工程文献综述（Hall、Wahono、Radjenović、Kitchenham 等）生成的数据集评估了 FASTREAD。与人工方法相比，FASTREAD 使研究人员在审查少一个数量级的论文后即可找到 95% 的相关研究。与其他 state-of-the-art 自动方法相比，FASTREAD 在系统文献综述中找到相同数量的相关主要研究时，所审查的研究减少了 20-50%。
引用
@article{arxiv.1612.03224,
title = {Finding Better Active Learners for Faster Literature Reviews},
author = {Zhe Yu and Nicholas A. Kraft and Tim Menzies},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.03224},
year = {2018}
}
备注
23 pages, 5 figures, 3 tables, accepted for publication in EMSE journal