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asreview

AI 소스 코드

v1.6.3

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ASREVIEW : 체계적인 검토를위한 적극적인 학습

많은 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 스크리닝하는 것은 시간이 많이 걸리고 종종 피곤합니다. 빠르게 진화하는 인공 지능 분야 (AI)는 검색 작업에 대한 관련 텍스트를 찾는 데 도움이되는 AID 파이프 라인의 개발을 허용했습니다. 효율성을 높이기위한 잘 확립 된 접근 방식은 적극적인 학습을 통한 우선 순위를 선별하는 것입니다.

Nature Machine Intelligence 에 게시 된 Systematic Reviews (Asreview) 프로젝트에 대한 적극적인 학습 (Asreview) 프로젝트는 연구원을 대화식으로 쿼리하는 다양한 기계 학습 알고리즘을 구현합니다. Asreview Lab은 잘못된 부정적인 사람이 있거나 거의없는 사람이 읽을 수있는 최소한의 레코드로 텍스트 데이터를 선별하는 단계를 가속화하도록 설계되었습니다. Asreview Lab은 많은 양의 텍스트 데이터를 선별하여 관련 정보를 검색 할 때 시간을 절약하고 출력 품질을 높이며 작업의 투명성을 강화합니다. 적극적인 학습은 모든 분야 나 산업에서 의사 결정을 지원합니다.

Asreview 소프트웨어는 세 가지 다른 모드를 구현합니다.

활성 학습 모델과 상호 작용하는 Oracle Screen 텍스트 데이터. 리뷰어는 'Oracle'이며 라벨링 결정을 내립니다.
탐색은 완전히 레이블이 붙은 데이터 세트가있는 Asreview Lab을 탐색하거나 시연합니다. 이 모드는 교육 목적에 적합합니다.
시뮬레이션은 완전히 레이블이 붙은 데이터에서 활성 학습 모델의 성능을 평가합니다. 시뮬레이션은 Asreview Lab 또는보다 고급 옵션을 사용하여 명령 줄 인터페이스를 통해 실행할 수 있습니다.

설치

Asreview 소프트웨어에는 Python 3.8 이상이 필요합니다. Windows 및 MacOS 사용자에게는 Python 및 Asreview를 설치하기위한 자세한 단계별 지침을 사용할 수 있습니다.

pip install asreview

다음 명령으로 Asreview 업그레이드 :

pip install --upgrade asreview

Docker와 함께 Asreview Lab을 설치하려면 Docker와 함께 설치를 참조하십시오.

작동 방식

시작하기

Asreview Lab을 시작합니다.

Asreview Lab

소환

AsReview 소프트웨어의 기본 방법론을 인용하려면 Nature Machine Intelligence의 다음 출판물을 사용하십시오.

Van de Schoot, R., De Bruin, J., Schram, R. et al. 효율적이고 투명한 체계적인 검토를위한 오픈 소스 머신 러닝 프레임 워크. Nat Mach Intell 3, 125–133 (2021). https://doi.org/10.1038/s42256-020-00287-7

소프트웨어를 인용하려면 Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.3345592에서 Asreview 소프트웨어의 특정 릴리스를 참조하십시오. 오른쪽의 메뉴는 유병률의 인용 형식을 찾는 데 사용될 수 있습니다.

Asreview 소프트웨어에 대한 더 많은 과학적 출판물을 보려면 Asreview.ai/Papers를 방문하십시오.