PROMPTHEUS：面向人类的高效自动化系统性文献综述管道
人工智能
2024-10-23 v2
摘要
学术出版物数量的不断增长，对正在进行及时准确系统性文献综述（SLR）的研究者构成了重大挑战，尤其是在人工智能等快速发展的领域。这种学术文献的增长也使得普通人获取科学知识变得越来越困难，导致学术文献在大众媒体中被误读，甚至在更广泛的社会层面上产生误解。传统的SLR方法费时且容易出错，难以跟上新研究的快速节奏。为此，我们开发了基于大语言模型（LLM）的AI驱动管道解决方案\textit{PROMPTHEUS}，自动化系统性文献综述过程。我们的目标是通过减少手动工作量，同时保持进行完整文献综述所需的精确性和连贯性。PROMPTHEUS自动化了系统性检索、数据提取、BERTopic主题建模以及基于转换模型的摘要生成等关键环节。跨越五个研究领域的评估表明，PROMPTHEUS能够显著缩短综述时间，实现高精度，并提供连贯的主题组织，为应对日益拥挤的研究生态中的文献综述提供可扩展且有效的解决方案。此外，这类工具还可能有助于减少对科学的日益加剧的不信任，使普通人更容易获取文献摘要。本项目的代码可在GitHub仓库https://github.com/joaopftorres/PROMPTHEUS.git中获取。
引用
@article{arxiv.2410.15978,
title = {PROMPTHEUS: A Human-Centered Pipeline to Streamline SLRs with LLMs},
author = {João Pedro Fernandes Torres and Catherine Mulligan and Joaquim Jorge and Catarina Moreira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15978},
year = {2024}
}