論文の概要: ProfOlaf: Semi-Automated Tool for Systematic Literature Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26750v1
- Date: Thu, 30 Oct 2025 17:43:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.947696
- Title: ProfOlaf: Semi-Automated Tool for Systematic Literature Reviews
- Title（参考訳）: ProfOlaf: 体系的な文献レビューのための半自動ツール
- Authors: Martim Afonso, Nuno Saavedra, Bruno Lourenço, Alexandra Mendes, João Ferreira,
- Abstract要約: ProfOlafは、体系的なレビューを合理化する半自動化ツールである。
ヒューマン・イン・ザ・ループ・フィルタリングによる記事収集のための反復的な雪玉作成をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.23489220058397
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Systematic reviews and mapping studies are critical for synthesizing research, identifying gaps, and guiding future work, but they are often labor-intensive and time-consuming. Existing tools provide partial support for specific steps, leaving much of the process manual and error-prone. We present ProfOlaf, a semi-automated tool designed to streamline systematic reviews while maintaining methodological rigor. ProfOlaf supports iterative snowballing for article collection with human-in-the-loop filtering and uses large language models to assist in analyzing articles, extracting key topics, and answering queries about the content of papers. By combining automation with guided manual effort, ProfOlaf enhances the efficiency, quality, and reproducibility of systematic reviews across research fields. A video describing and demonstrating ProfOlaf is available at: https://youtu.be/4noUXfcmxsE
- Abstract（参考訳）: 体系的なレビューとマッピング研究は、研究の合成、ギャップの特定、将来の作業の指導に不可欠であるが、労働集約的で時間を要することが多い。
既存のツールは特定のステップを部分的にサポートし、プロセスのマニュアルとエラーが発生します。
本稿では,方法論的厳密さを維持しつつ,体系的なレビューを効率化する半自動ツールProfOlafを紹介する。
ProfOlafは、ヒューマン・イン・ザ・ループ・フィルタリングによる記事収集のための反復的スノーボールをサポートし、大きな言語モデルを使用して、記事の分析、主要なトピックの抽出、論文の内容に関する質問への回答を支援する。
自動化と手作業のガイドを組み合わせることで、ProfOlafは研究分野の体系的なレビューの効率、品質、再現性を向上させる。
ProfOlafの説明とデモビデオは、https://youtu.be/4noUXfcmxsEで公開されている。
関連論文リスト
- LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models [0.0]
LLAssistは学術研究における文献レビューの合理化を目的としたオープンソースツールである。
レビュープロセスの重要な側面を自動化するために、Large Language Models(LLM)とNatural Language Processing(NLP)技術を使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-19T02:48:54Z) - Tool Learning with Large Language Models: A Survey [60.733557487886635]
大規模言語モデル(LLM)を用いたツール学習は,高度に複雑な問題に対処するLLMの能力を強化するための,有望なパラダイムとして登場した。
この分野での注目と急速な進歩にもかかわらず、現存する文献は断片化され、体系的な組織が欠如している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T08:01:26Z) - A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [51.26815896167173]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:28:50Z) - AI Literature Review Suite [0.0]
総合的な文献レビューを提供するために、いくつかの機能を統合するAI Literature Review Suiteを紹介します。
このツールは、オープンアクセス科学、大規模言語モデル(LLM)、自然言語処理の力を活用して、PDFファイルの検索、ダウンロード、整理を可能にする。
このスイートには、組織、対話、クエリのための統合プログラムや、文献レビューの要約も備えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T17:30:31Z) - Automated Grading and Feedback Tools for Programming Education: A
Systematic Review [7.776434991976473]
ほとんどの論文はオブジェクト指向言語における代入の正確性を評価する。
ソースコードの保守性、可読性、ドキュメントを評価するツールは少ない。
ほとんどのツールは、ほぼ即時フィードバックを可能にする完全に自動化されたアセスメントを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T17:54:50Z) - 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) - Scaling Systematic Literature Reviews with Machine Learning Pipelines [57.82662094602138]
体系的なレビューは、科学的文書からデータを抽出する。
これらの側面をそれぞれ自動化するパイプラインを構築し、多くの人間時間対システム品質トレードオフを実験します。
人間の専門的アノテーションの2週間だけで、パイプラインシステム全体の驚くほどの精度と一般性が得られることが分かりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-09T16:19:42Z)
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。