الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تجريد وفهرسة
-
التحقق من صحة نماذج اللغة الكبيرة (Llama 3 وChatGPT-4o mini) لفرز العناوين والملخصات في المراجعات النظامية الطبية الحيوية
2025 | المؤلف: Adriana López‐Pineda وآخرون | المجلة: Research Synthesis Methods | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تتناول الدراسة التحديات التي تطرحها الزيادة في حجم الأدبيات العلمية في سياق المراجعات المنهجية، خاصة خلال مرحلة فحص العناوين والملخصات التي تتطلب جهدًا كبيرًا. تؤكد الدراسة على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل خاص Llama 3 70B وChatGPT-4o mini، لأتمتة هذه العملية في البحث الطبي الحيوي. تم تقييم أداء هذه النماذج الذكية مقارنة بالمراجعين البشريين…
-
تقييم فعالية نماذج اللغة الكبيرة في فرز الملخصات: تحليل مقارن
2024 | المؤلف: Michael Li وآخرون | المجلة: Systematic Reviews | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تدرس هذه الدراسة فعالية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في فرز الملخصات للمراجعات المنهجية والتحليلات التلوية. باستخدام سكريبتات الأتمتة في بايثون، قامت الدراسة بتقييم عدة نماذج LLM، بما في ذلك ChatGPT v4.0 وChatGPT v3.5 وGoogle PaLM وMeta Llama 2، مقابل ثلاثة قواعد بيانات من الملخصات. تشمل مقاييس الأداء التي تم تقييمها الحساسية والخصوصية والدقة العامة، مع…
-
إطار عمل للإجابة على الأسئلة لفرز الملخصات تلقائيًا باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
2024 | المؤلف: Opeoluwa Akinseloyin وآخرون | المجلة: Journal of the American Medical Informatics Association | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم هذه الورقة البحثية نهجًا جديدًا لفحص الملخصات في المراجعات النظامية (SR) من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تحديدًا من خلال إطار عمل السؤال والجواب (QA). تتضمن المنهجية تحويل معايير الاختيار إلى أسئلة ثنائية يجيب عليها LLM، وتقييم الردود، وإعادة ترتيبها لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الإدراج أو الاستبعاد. تم التحقق من صحة الإطار باستخدام…