asreview
v1.6.3
系统地筛选大量文本数据是耗时的，而且通常很累。人工智能的快速发展的领域（AI）允许开发AI辅助管道，有助于寻找有关搜索任务的相关文本。提高效率的公认方法是通过主动学习筛选优先级。
在自然机器智能上发表的系统评论的积极学习（ASREVIEW）项目实现了不同的机器学习算法，这些算法可以交互查询研究人员。 Asreview Lab旨在加速筛选文本数据的步骤，并最少由没有或很少的虚假负面的人读取的记录。 Asreview Lab将节省时间，提高产出质量并在筛选大量文本数据以检索相关信息时增强工作的透明度。积极学习将支持任何学科或行业的决策。
Asreview软件实现了三种不同的模式：
Asreview软件需要Python 3.8或更高版本。 Windows和MacOS用户可以使用详细的逐步安装python和Asreview的说明。
pip install asreview使用以下命令升级Asreview：
pip install --upgrade asreview要使用Docker安装Asreview Lab，请参阅使用Docker安装。
Asreview Lab入门。
如果您想引用Asreview软件的基础方法，请使用以下出版物在Nature Machine Intelligence中：
Van de Schoot，R.，de Bruin，J.，Schram，R。等。一个开源机器学习框架，可进行高效和透明的系统评价。 Nat Mach Intell 3，125–133（2021）。 https://doi.org/10.1038/s42256-020-00287-7
有关该软件的引用，请参阅Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.3345592上的Asreview软件的特定版本。右侧的菜单可用于查找流行的引文格式。
有关Asreview软件上更多的科学出版物，请访问asreview.ai/papers。
有关在Asreview工作的团队的概述，请参见Asreview研究团队。 Asreview Lab由Jonathan de Bruin和Yongchao Terry MA维护。
找到问题或与团队联系的方法的答案的最佳资源是：
Asreview软件具有Apache 2.0许可证。 Asreview团队对使用ASREVIEW工具或该工具的应用造成的任何直接或间接损害都不承担任何责任或责任。
