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好文推荐|针对特定用例的半自动化解决方案推荐:基于Scopus和OpenAI的肿瘤学AI/ML案例研究

2024-12-09
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近日,一篇来自丹麦奥尔堡大学(Aalborg University)的论文“A Semi-Automated Solution Approach Recommender for a Given Use Case: a Case Study for AI/ML in Oncology via Scopus and OpenAI”(译“针对特定用例的半自动化解决方案推荐:基于Scopus和OpenAI的肿瘤学AI/ML案例研究”) 在国际期刊《以人为中心的智能系统(英文)》(Human-Centric Intelligent Systems, HCIN, eISSN: 2667-1336)上公开发表(DOI:https://doi.org/10.1007/s44230-024-00070-6)。


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▲ 图 SARBOLD-LLM的流程图。


一句话概要:

基于Scopus数据库和大语言模型的半自动化解决方案推荐工具(SARBOLD-LLM),实现解决方案的快速筛查与选择。


研究动机:

通过查阅文献寻找特定问题的解决方案是一种有效的途径。然而,对庞大的文献资料库进行全面筛查是一项非常耗时的工作。在筛选出相关文献后,从众多工作中选择合适的解决方案也同样具有挑战性。为了提高文献查阅和方法选择的效率,研究人员主要通过阅读文献综述,从综述中快速了解已有解决方案及不同方案的优缺点。但是,这存在着以下局限性:

  • 内容的局限性。综述一般只列举一些可比较的、普遍的方法,难以提供详细的、全面的解决方案列表;

  • 方案的时效性。随着时间推进,前沿的研究工作会不断迭代,涌现出新的方法,从综述中难以获取最新的解决方案。


研究方法与发现:

本文提出了一种半自动化解决方案推荐工具(SARBOLD-LLM),通过Scopus数据库和大语言模型,可以为任意给定问题推荐解决方案。该工作以肿瘤学领域的AI/ML方法推荐为例,设计了三个模块:

  • 模块1——Scopus数据库搜索:首先,借助人工经验从三个级别(一般、扩展和详细)确定关键词。然后,调用Scopus搜索API查找关键词,获取相关文献。

  • 模块2——评分及方法提取:计算搜索文献的相关度和流行度指标,通过OpenAI API调用GPT 3.5模型,从标题和摘要中自动提取AI/ML方法的描述。

  • 模块3——敏感性分析:通过调查哪些AI/ML方法使用更频繁,具有更高的相关性或流行度指标,对这些方法进行综合排序。

实验结果表明,SARBOLD-LLM对不同问题搜索和解决方案推荐的性能都具有较好的鲁棒性,能够迅速为用户提供最新技术的信息。设计的关键词选择方案结构灵活,可以适应不同领域的问题。


研究贡献

1)SARBOLD-LLM采用了Scopus API和OpenAI API作为前沿技术引擎,可以支持针对任意问题的文献半自动化搜索;

2)设计了文献敏感性分析模块,帮助研究人员选择最优的解决方案。


关于期刊


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Human-Centric Intelligent Systems(eISSN:2667-1336)是一本国际化的,经过严格同行评审的开放获取期刊,致力于传播 “以人为中心的智能系统” 中所有相关理论和实际应用的最新研究成果,并提供以人为中心的计算与分析领域的前沿理论和算法见解。为了鼓励科研成果的传播,本刊暂不收取文章处理费。

期刊主编:西南交通大学李天瑞教授与澳大利亚悉尼科技大学徐贯东教授

顾问委员:东京大学教授,日本国家信息研究所所长Masaru Kitsuregawa与伊利诺伊大学芝加哥分校Philip S. Yu教授

投稿咨询:

HCIN期刊编辑部

Tel:17320182488

邮箱:hcin@editorialoffice.cn


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