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asreview

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系统审查的高效AI辅助筛查解决方案

系统性筛选大量文本数据既耗时又枯燥，ASReview利用人工智能技术，特别是主动学习方法，帮助研究人员优先筛选出相关文本。通过与研究人员互动，ASReview减少了需要人工阅读的记录数量，既节省时间又提高输出质量。ASReview包括Oracle模式、探索模式和模拟模式，分别适用于主动学习模型的交互、教学演示和性能评估。ASReview支持多领域的决策过程，实现高效、透明的系统审查，安装简单，支持Windows和macOS。

ASReview活跃学习系统综述人工智能自动化筛选Github开源项目
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ASReview: 系统评价的主动学习

ASReview 是一个利用人工智能技术来支持系统评价的项目。系统性地筛选大量文本数据既耗时又枯燥，而人工智能的快速发展让我们能够开发出可以帮助完成这项工作的AI辅助流程。在这个过程中，主动学习的技术被用于优先级筛选，以提高效率。

项目背景与目的

ASReview 项目正式发布于《Nature Machine Intelligence》杂志中，其重点是使用不同的机器学习算法来与研究人员进行交互。ASReview LAB 平台被设计用来加速文本数据的筛选过程，减少人力读取的记录数量，同时避免或尽量减少错误筛选。通过这种方式，ASReview 能够节省时间、提高结果质量，并增强工作的透明度，适应于任何学科或行业的决策支持。

ASReview 软件的模式

ASReview 软件包含三种不同的工作模式：

  • Oracle 模式：在这个模式下，评审人员作为“oracle”与主动学习模型交互，是人类对数据进行标记决策的过程。
  • Exploration 模式：用于探索或演示 ASReview LAB 的功能，适用于有完整标记数据集的情况，特别适合教学用途。
  • Simulation 模式：评估主动学习模型在完全标记的数据上的表现，可以在 ASReview LAB 中使用或通过命令行接口运行更高级的选项。

安装方法

ASReview 软件需要 Python 3.8 或更高版本。用户可以通过以下命令安装 ASReview：

pip install asreview

如果需要升级，可以使用以下命令：

pip install --upgrade asreview

对于希望通过 Docker 安装 ASReview LAB 的用户，可以参阅 通过 Docker 安装 的文档。

开始使用

想要开始使用 ASReview LAB 的用户可以参考 ASReview LAB 入门指南。

学术引用

如果希望引用 ASReview 软件的基础方法，可以参考在《Nature Machine Intelligence》上的相关发表。对于软件自身的引用，可以参考 Zenodo 上相应版本的 ASReview 软件。有关 ASReview 软件的更多科学出版物，请访问 asreview.ai/papers。

联系方式

有关 ASReview 项目团队的详细信息，请访问 ASReview 研究团队。ASReview LAB 由 Jonathan de Bruin 和 Yongchao Terry Ma 维护。

如果对于 ASReview 还有其他问题，以下资源可以为您提供帮助：

许可协议

ASReview 软件遵循 Apache 2.0 许可证，ASReview 团队对使用本工具和因应用本工具而可能产生的任何直接或间接损害不承担责任。

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