asreview
v1.6.3
A triagem sistematicamente grandes quantidades de dados textuais é demorada e muitas vezes cansativa. O campo de inteligência artificial em rápida evolução (IA) permitiu o desenvolvimento de pipelines com assistência à AA que ajudam a encontrar textos relevantes para tarefas de pesquisa. Uma abordagem bem estabelecida para aumentar a eficiência é a triagem de priorização por meio de aprendizado ativo.
O projeto Ativo de Aprendizagem para Revisões Sistemáticas (ASREView), publicado no Nature Machine Intelligence implementa diferentes algoritmos de aprendizado de máquina que consultam interativamente o pesquisador. O ASREView Lab foi projetado para acelerar a etapa de triagem de dados textuais com um mínimo de registros a serem lidos por um humano sem ou muito poucos falsos negativos. O ASREVIEW LAB economizará tempo, aumentará a qualidade da saída e fortalecerá a transparência do trabalho ao rastrear grandes quantidades de dados textuais para recuperar informações relevantes. A aprendizagem ativa apoiará a tomada de decisões em qualquer disciplina ou indústria.
O software ASREView implementa três modos diferentes:
O software ASREVIEW requer Python 3.8 ou posterior. Instruções detalhadas passo a passo para instalar o Python e o ASREView estão disponíveis para usuários do Windows e MacOS.
pip install asreviewAtualize asreview com o seguinte comando:
pip install --upgrade asreviewPara instalar o ASREView Lab com o Docker, consulte Instale com o Docker.
Introdução ao Asreview Lab.
Se você deseja citar a metodologia subjacente do software ASREVIEW, use a seguinte publicação na Nature Machine Intelligence:
Van de Schoot, R., De Bruin, J., Schram, R. et al. Uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para revisões sistemáticas eficientes e transparentes. Nat Mach Intell 3, 125-133 (2021). https://doi.org/10.1038/s42256-020-00287-7
Para citar o software, consulte a versão específica do software ASREVIEW no Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.3345592. O menu à direita pode ser usado para encontrar o formato de citação de prevalência.
Para mais publicações científicas sobre o software ASREVIEW, acesse asreview.ai/papers.
Para uma visão geral da equipe que trabalha no ASREVIEW, consulte a equipe de pesquisa do ASREVIEW. O ASREVIEW LAB é mantido por Jonathan de Bruin e Yongchao Terry MA.
Os melhores recursos para encontrar uma resposta para sua pergunta ou maneiras de entrar em contato com a equipe são:
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