論文の概要: A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12928v4
- Date: Sun, 24 Mar 2024 10:06:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 01:25:46.001586
- Title: A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence
- Title（参考訳）: パターン分析とマシンインテリジェンスにおける文献レビュー
- Authors: Penghai Zhao, Xin Zhang, Ming-Ming Cheng, Jian Yang, Xiang Li,
- Abstract要約: 本稿では, レビューを評価するために, 記事レベル, フィールド正規化, 大規模言語モデルを用いた書誌指標を提案する。
新たに登場したAI生成の文献レビューも評価されている。
この研究は、文学レビューの現在の課題についての洞察を与え、彼らの開発に向けた今後の方向性を思い起こさせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.6354685593418
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: By consolidating scattered knowledge, the literature review provides a comprehensive understanding of the investigated topic. However, reading, conducting, or peer-reviewing review papers generally demands a significant investment of time and effort from researchers. To improve efficiency, this paper aims to provide a thorough review of reviews in the PAMI field from diverse perspectives. First, this paper proposes several article-level, field-normalized, and large language model-empowered bibliometric indicators to evaluate reviews. To facilitate this, a meta-data database dubbed RiPAMI, and a topic dataset are constructed. Second, based on these indicators, the study presents comparative analyses of representative reviews, unveiling the characteristics of publications across various fields, periods, and journals. The newly emerging AI-generated literature reviews are also appraised, and the observed differences suggest that most AI-generated reviews still lag behind human-authored reviews in multiple aspects. Third, we briefly provide a subjective evaluation of representative PAMI reviews and introduce a paper structure-based typology of literature reviews. This typology may improve the clarity and effectiveness for scholars in reading and writing reviews, while also serving as a guide for AI systems in generating well-organized reviews. Finally, this work offers insights into the current challenges of literature reviews and envisions future directions for their development.
- Abstract（参考訳）: 散在する知識を集約することにより、文献レビューは、調査対象の総合的な理解を提供する。
しかし、読むこと、実行すること、または査読するレビュー論文は一般に研究者による時間と労力のかなりの投資を必要としている。
本稿では,PAMI分野のレビューを多種多様な視点から徹底的にレビューすることを目的としている。
まず、レビューを評価するために、いくつかの記事レベル、フィールド正規化、および大規模言語モデルを用いた書誌指標を提案する。
これを容易にするために、RiPAMIと呼ばれるメタデータデータベースとトピックデータセットを構築する。
第2に、これらの指標に基づいて、各分野、期間、雑誌の出版物の特徴を明らかにする代表レビューの比較分析を行った。
新たなAI生成の文献レビューも評価されており、観察された違いは、ほとんどのAI生成のレビューが、複数の面で人間によるレビューより遅れていることを示唆している。
第3に,PAMI書評を主観的に評価し,文献書評の類型論を紹介する。
このタイポロジーは、レビューの読み書きにおける学者の明快さと有効性を改善しつつ、十分に整理されたレビューを生成するためのAIシステムのガイドとしても機能する。
最後に、この研究は、文献レビューの現在の課題についての洞察を提供し、彼らの開発のための将来の方向性を想定する。
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