論文の概要: A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12928v6
- Date: Sat, 06 Sep 2025 03:51:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 16:12:15.075223
- 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, Jiayue Cao, Ming-Ming Cheng, Jian Yang, Xiang Li,
- Abstract要約: 本稿では,3つの相補的な側面からPAMIレビューを総合的に分析する。
我々の分析は、現在のレビューの実践において、独特の組織パターンと永続的なギャップを明らかにします。
最後に、最先端のAI生成レビューの評価は、コヒーレンスと組織の進歩を奨励していることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.26815896167173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid growth of research in Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) has rendered literature reviews essential for consolidating and interpreting knowledge across its many subfields. In this work, we present a comprehensive tertiary analysis of PAMI reviews along three complementary dimensions: (i) identifying structural and statistical regularities in existing surveys; (ii) developing quantitative strategies that help researchers navigate and prioritize within the expanding review corpus; and (iii) critically assessing emerging AI-generated review systems. To support this study, we construct RiPAMI, a large-scale database containing more than 3,000 review articles, and combine narrative synthesis with statistical analysis to capture structural and content-level features. Our analyses reveal distinctive organizational patterns as well as persistent gaps in current review practices. Building on these insights, we propose practical, article-level strategies for indicator-guided navigation that move beyond simple citation counts. Finally, our evaluation of state-of-the-art AI-generated reviews indicates encouraging advances in coherence and organization, yet also highlights enduring weaknesses in reference retrieval, coverage of recent work, and the incorporation of visual elements. Together, these findings provide both a critical appraisal of existing review practices and a forward-looking perspective on how AI-generated reviews can evolve into trustworthy, customizable, and transformative complements to traditional human-authored surveys.
- Abstract（参考訳）: パターン分析とマシンインテリジェンス(PAMI)の研究の急速な成長により、多くのサブフィールドにおける知識の統合と解釈に欠かせない文献レビューが生まれている。
本稿では,PAMIレビューの3つの相補的な側面を包括的に分析する。
一 既存調査における構造的及び統計的規則性を特定すること。
二 研究者が拡大するレビューコーパス内をナビゲートし、優先するのに役立つ量的戦略の策定
三 新興AI生成レビューシステムを批判的に評価すること。
本研究では,3000以上のレビュー記事を含む大規模データベースRiPAMIを構築し,物語合成と統計分析を組み合わせて構造的・コンテンツレベルの特徴を抽出する。
我々の分析は、現在のレビューの実践において、独特の組織パターンと永続的なギャップを明らかにします。
これらの知見に基づいて,簡単な引用数を超える指標誘導ナビゲーションの実践的,記事レベルの戦略を提案する。
最後に、最先端のAI生成レビューの評価は、コヒーレンスと組織の進歩を奨励する一方で、参照検索の持続的弱点、最近の研究のカバレッジ、視覚要素の取り込みも強調する。
これらの調査結果は、既存のレビュープラクティスの批判的な評価と、AIが生成したレビューが、従来の人間による調査に対して、信頼できる、カスタマイズ可能な、そして変革的な補完へとどのように進化するかという、前向きな視点の両方を提供する。
関連論文リスト
- Trends and Challenges in Authorship Analysis: A Review of ML, DL, and LLM Approaches [1.8686807993563161]
著者分析は、法医学言語学、アカデミア、サイバーセキュリティ、デジタルコンテンツ認証など、様々な領域で重要な役割を果たしている。
本稿では,著者分析の2つの重要なサブタスクである著者属性と著者検証について,体系的な文献レビューを行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-21T12:06:08Z) - In-depth Research Impact Summarization through Fine-Grained Temporal Citation Analysis [52.42612945266194]
我々は、ニュアンス付き、表現型、時間対応のインパクトサマリーを生成する新しいタスクを提案する。
これらの要約は、微粒な引用意図の進化を通じて、賞賛(確認引用)と批評(補正引用)の両方を捉えていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-20T19:11:06Z) - Identifying Aspects in Peer Reviews [61.374437855024844]
我々は、ピアレビューのコーパスからきめ細かいアスペクトを抽出するデータ駆動型スキーマを開発した。
我々は、アスペクトを付加したピアレビューのデータセットを導入し、コミュニティレベルのレビュー分析にどのように使用できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-09T14:14:42Z) - Generative Adversarial Reviews: When LLMs Become the Critic [1.2430809884830318]
本稿では,LLMを利用したエージェントを利用して,忠実なピアレビュアーをシミュレートするジェネレーティブエージェントレビュアー(GAR)を紹介する。
このアプローチの中心は、グラフベースの原稿表現であり、コンテンツを凝縮し、情報を論理的に整理する。
本実験は,GARが人間レビュアーに対して,詳細なフィードバックと論文結果の予測を行う上で,相容れない性能を示すことを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-09T06:58:17Z) - Automating Bibliometric Analysis with Sentence Transformers and Retrieval-Augmented Generation (RAG): A Pilot Study in Semantic and Contextual Search for Customized Literature Characterization for High-Impact Urban Research [2.1728621449144763]
文献分析は、都市科学における研究動向、スコープ、影響を理解するために不可欠である。
キーワード検索に依存する伝統的な手法は、記事のタイトルやキーワードに明記されていない価値ある洞察を明らかにするのに失敗することが多い。
我々は、生成AIモデル、特にトランスフォーマーとレトリーバル拡張生成(RAG)を活用して、バイオロメトリ分析の自動化と強化を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T05:13:27Z) - STRICTA: Structured Reasoning in Critical Text Assessment for Peer Review and Beyond [68.47402386668846]
本研究では,テキストアセスメントをステップワイド推論プロセスとしてモデル化するために,Structured Reasoning In Critical Text Assessment (STRICTA)を導入する。
STRICTAは、因果性理論に基づく相互接続推論ステップのグラフに評価を分解する。
約40人のバイオメディカル専門家が20以上の論文について4000以上の推論ステップのデータセットにSTRICTAを適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-09T06:55:37Z) - LLMs Assist NLP Researchers: Critique Paper (Meta-)Reviewing [106.45895712717612]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な生成タスクにおいて顕著な汎用性を示している。
本研究は,NLP研究者を支援するLLMの話題に焦点を当てる。
私たちの知る限りでは、このような包括的な分析を提供するのはこれが初めてです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T01:30:22Z) - AgentReview: Exploring Peer Review Dynamics with LLM Agents [13.826819101545926]
本稿では,最初の大規模言語モデル(LLM)に基づくピアレビューシミュレーションフレームワークであるAgentReviewを紹介する。
本研究は、レビュアーの偏見による紙の判断の37.1%の顕著な変化を含む、重要な洞察を明らかにした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T15:22:12Z) - RelevAI-Reviewer: A Benchmark on AI Reviewers for Survey Paper Relevance [0.8089605035945486]
本稿では,調査論文レビューの課題を分類問題として概念化するシステムであるRelevAI-Reviewerを提案する。
25,164のインスタンスからなる新しいデータセットを導入する。各インスタンスには1つのプロンプトと4つの候補論文があり、それぞれがプロンプトに関連している。
我々は,各論文の関連性を判断し,最も関連性の高い論文を識別できる機械学習(ML)モデルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T06:42:32Z) - ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
ResearchAgentは、新しい作品のアイデアと運用のためのAIベースのシステムである。
ResearchAgentは、新しい問題を自動で定義し、手法と設計実験を提案し、繰り返し修正する。
我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T13:36:29Z) - CASIMIR: A Corpus of Scientific Articles enhanced with Multiple Author-Integrated Revisions [7.503795054002406]
本稿では,学術論文の執筆過程の改訂段階について,原文資料を提案する。
この新しいデータセットはCASIMIRと呼ばれ、OpenReviewの15,646の科学論文の改訂版とピアレビューを含んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-01T03:07:32Z) - Scientific Opinion Summarization: Paper Meta-review Generation Dataset, Methods, and Evaluation [55.00687185394986]
本稿では,論文レビューをメタレビューに合成する,科学的意見要約の課題を提案する。
ORSUMデータセットは、47のカンファレンスから15,062のメタレビューと57,536の論文レビューをカバーしている。
実験の結果,(1)人間による要約は,議論の深みや特定の領域に対するコンセンサスや論争の特定など,必要な基準をすべて満たしていないこと,(2)タスクの分解と反復的自己調整の組み合わせは,意見の強化に強い可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T02:33:35Z) - Hierarchical Catalogue Generation for Literature Review: A Benchmark [36.22298354302282]
本稿では,7.6kの文献レビューカタログと389kの参考論文を収録した,新しい英語階層カタログ・オブ・文学レビューデータセットを構築した。
モデルの性能を正確に評価するために,2つの評価指標を設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-07T07:13:35Z) - Artificial intelligence technologies to support research assessment: A
review [10.203602318836444]
この文献レビューは、記事のテキストから、より高いインパクトやより高い品質の研究に関連する指標を特定する。
論文やカンファレンス論文の引用数や品質スコアを予測するために機械学習技術を使用した研究が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-11T06:58:39Z) - NLPeer: A Unified Resource for the Computational Study of Peer Review [58.71736531356398]
NLPeer - 5万以上の論文と5つの異なる会場からの1万1千件のレビューレポートからなる、初めて倫理的にソースされたマルチドメインコーパス。
従来のピアレビューデータセットを拡張し、解析および構造化された論文表現、豊富なメタデータ、バージョニング情報を含む。
我々の研究は、NLPなどにおけるピアレビューの体系的、多面的、エビデンスに基づく研究への道のりをたどっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-12T12:29:38Z) - Investigating Fairness Disparities in Peer Review: A Language Model
Enhanced Approach [77.61131357420201]
我々は、大規模言語モデル(LM)の助けを借りて、ピアレビューにおける公平性格差の徹底した厳密な研究を行う。
我々は、2017年から現在までのICLR(International Conference on Learning Representations)カンファレンスで、包括的なリレーショナルデータベースを収集、組み立て、維持しています。
我々は、著作者性別、地理、著作者、機関的名声など、興味のある複数の保護属性に対する公平性の違いを仮定し、研究する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-07T16:19:42Z) - State-of-the-art generalisation research in NLP: A taxonomy and review [87.1541712509283]
NLPにおける一般化研究の特徴付けと理解のための分類法を提案する。
我々の分類学は、一般化研究の広範な文献レビューに基づいている。
私たちは、一般化をテストする400以上の論文を分類するために分類を使います。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-06T16:53:33Z) - Ranking Scientific Papers Using Preference Learning [48.78161994501516]
我々はこれをピアレビューテキストとレビュアースコアに基づく論文ランキング問題とみなした。
ピアレビューに基づいて最終決定を行うための,新しい多面的総合評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-02T19:41:47Z) - A Systematic Literature Review of Empiricism and Norms of Reporting in
Computing Education Research Literature [4.339510167603376]
本研究の目的は,コンピュータ教育研究(CER)文学における経験主義の報告を特徴付けることである。
2014年と2015年に5つのCER会場で427件の論文のSLRを行った。
80%以上の論文がある種の経験的評価をしていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-02T16:37:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。