asreview
v1.6.3
大量のテキストデータを体系的にスクリーニングすることは時間がかかり、しばしば面倒です。人工知能（AI）の急速に進化する分野により、検索タスクに関連するテキストを見つけるのに役立つAIが支持したパイプラインの開発が可能になりました。効率を高めるための確立されたアプローチは、アクティブ学習による優先順位付けをスクリーニングすることです。
Nature Machine Intelligenceで公開されているSystematic Reviews（Asreview）プロジェクトの積極的な学習は、研究者をインタラクティブに照会するさまざまな機械学習アルゴリズムを実装しています。 AsReview Labは、誤動がないか、非常に少数の人間が読む最小限の記録を使用して、テキストデータをスクリーニングするステップを加速するように設計されています。 Asreview Labは、時間を節約し、出力の質を高め、大量のテキストデータをスクリーニングして関連情報を取得するときに作業の透明性を強化します。積極的な学習は、あらゆる分野や業界での意思決定をサポートします。
AsReviewソフトウェアは3つの異なるモードを実装します。
AsReviewソフトウェアには、Python 3.8以降が必要です。 PythonとAsreviewをインストールするための詳細なステップバイステップの手順は、WindowsおよびMacOSユーザーが利用できます。
pip install asreview次のコマンドでasreviewをアップグレードします。
pip install --upgrade asreviewDockerにAsreview Labをインストールするには、Dockerのインストールを参照してください。
Asreview Labを開始します。
AsReviewソフトウェアの基礎となる方法論を引用したい場合は、Nature Machine Intelligenceで次の出版物を使用してください。
Van de Schoot、R.、De Bruin、J.、Schram、R。et al。効率的で透明な系統的レビューのためのオープンソースの機械学習フレームワーク。 Nat Mach Intell 3、125–133（2021）。 https://doi.org/10.1038/S42256-020-00287-7
ソフトウェアを引用するには、Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.3345592のAsreviewソフトウェアの特定のリリースを参照してください。右側のメニューを使用して、有病率の引用形式を見つけることができます。
asreviewソフトウェアに関する科学的出版物については、asreview.ai/papersにアクセスしてください。
AsReviewに取り組んでいるチームの概要については、Asreview Researchチームを参照してください。 Asreview Labは、Jonathan de BruinとYongchao Terry Maによって維持されています。
あなたの質問に対する答えを見つけるための最良のリソースやチームと連絡を取る方法は次のとおりです。
Asreviewソフトウェアには、Apache 2.0ライセンスがあります。 AsReviewチームは、AsReviewツールまたはツールの適用から生じる直接的または間接的な損害の使用について責任または責任を負いません。
