我如何使用AI帮助筛选合适的研究文献？

由AI驱动的工具通过应用自然语言处理(NLP)和机器学习算法，部分自动化研究文献筛选，过滤大量科学出版物的数据集。这使得根据用户定义的标准迅速识别潜在相关的文章成为可能。 这些系统通过处理文本数据（标题、摘要、全文）来提取意义、关键词和主题。机器学习模型，包括监督分类器（在以前标记的示例上训练）或无监督技术如主题建模，根据相关性、方法论或关键发现对文献进行分类。有效的实施需要用户提供结构良好的搜索查询以及明确的纳入/排除参数；AI主要帮助在可扩展性和初始模式识别方面，而不是最终的批判性评估。至关重要的是，人工专家监督仍然是必不可少的，以验证准确性、解释上下文并做出最终选择决定，因为算法可能产生假阳性或忽略细微差别。 实施过程包括定义搜索参数，使用AI搜索平台或数据库功能来执行查询，以及利用AI工具对结果进行排名、聚类或优先排序。其主要应用包括加速系统评价、范围广泛的文献调查和识别跨学科连接。其核心价值在于显著减少手动标题/摘要筛选的时间负担，同时提高相关研究的召回率，特别是在复杂或广泛的研究领域中。