asreview

Asreview: Aktive Lernen für systematische Bewertungen

Das systematische Screening großer Mengen an Textdaten ist zeitaufwändig und oft lästig. Das sich schnell entwickelnde Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Entwicklung von AI-ausgestatteten Pipelines ermöglicht, die dazu beitragen, relevante Texte für Suchaufgaben zu finden. Ein gut etablierter Ansatz zur Steigerung der Effizienz ist die Screening-Priorisierung durch aktives Lernen.

Das in Nature Machine Intelligence veröffentlichte Projekt Active Learning for Systematic Reviews (ASReview) implementiert verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, die den Forscher interaktiv abfragen. AsReview Lab wurde entwickelt, um den Schritt zum Screening von Textdaten mit einem Minimum an Datensätzen zu beschleunigen, die von einem Menschen ohne oder nur sehr wenigen falsch negativen gelesen werden sollen. Asreview Lab spart Zeit, erhöht die Qualität der Ausgabe und stärkt die Transparenz der Arbeit, wenn große Mengen an Textdaten zum Abrufen relevanter Informationen abgerufen werden. Aktives Lernen unterstützt die Entscheidungsfindung in einer Disziplin oder Branche.

Asreview -Software implementiert drei verschiedene Modi:

• Oracle -Bildschirm Textdaten in der Interaktion mit dem aktiven Lernmodell. Der Rezensent ist das "Orakel", das die Kennzeichnungsentscheidungen trifft.
• Exploration Erkundung oder Demonstration von Asreview Lab mit einem vollständig gekennzeichneten Datensatz. Dieser Modus ist für Unterrichtszwecke geeignet.
• Simulation bewerten die Leistung aktiver Lernmodelle für vollständig beschriftete Daten. Simulationen können in Asreview Lab oder über die Befehlszeilenschnittstelle mit erweiterten Optionen ausgeführt werden.

Installation

Die Asreview -Software erfordert Python 3.8 oder höher. Detaillierte schrittweise Anweisungen zur Installation von Python und Asreview finden Sie für Windows und MacOS-Benutzer.

pip install asreview

Aktualisieren Sie Asreview mit dem folgenden Befehl:

pip install --upgrade asreview

Um AsReview Lab mit Docker zu installieren, siehe Installation mit Docker.

Wie es funktioniert

Erste Schritte

Erste Schritte mit Asreview Lab.

Zitat

Wenn Sie die zugrunde liegende Methodik der Asreview -Software zitieren möchten, verwenden Sie die folgende Veröffentlichung in Nature Machine Intelligence:

Van de Schoot, R., De Bruin, J., Schram, R. et al. Ein Rahmenwerk für maschinelles Lernen von Open Source für effiziente und transparente systematische Überprüfungen. Nat Mach Intell 3, 125–133 (2021). https://doi.org/10.1038/s42256-020-00287-7

Weitere Informationen finden Sie unter Zenodo unter Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.3345592. Das Menü rechts kann verwendet werden, um das Zitierformat der Prävalenz zu ermitteln.

Weitere wissenschaftliche Veröffentlichungen zur Asreview -Software finden Sie unter asreview.ai/papers.

Kontakt

Eine Übersicht über das Team, das an AsReview arbeitet, finden Sie in Asreview Research Team. Asreview Lab wird von Jonathan de Bruin und Yongchao Terry Ma gepflegt.

Die besten Ressourcen, um eine Antwort auf Ihre Frage oder Ihre Möglichkeit zu finden, um mit dem Team in Kontakt zu treten, sind:

• Dokumentation - Asreview.readthedocs.io
• Newsletter - Asreview.ai/Newsletter/Subscribe
• Quick Tour - Asreview Lab Quick Tour
• Probleme oder Feature -Anfragen - ASREVIEW -Ausgabe -Tracker
• FAQ - Asreview -Diskussionen
• Spende - Asreview.ai/Donate
• Kontakt - [email protected]

Lizenz

Die Asreview -Software verfügt über eine Apache 2.0 -Lizenz. Das Asreview -Team übernimmt keine Verantwortung oder Haftung für die Verwendung des Asreview -Tools oder für direkte oder indirekte Schäden, die sich aus der Anwendung des Tools ergeben.