Artificial Intelligence for Literature Reviews: Opportunities and Challenges

本手稿全面评述了人工智能（AI）在系统化文献综述（SLR）中的应用。SLR是一种严格有序的方法，旨在评估和整合有关某一主题的先前研究。已经开发出许多工具来协助和部分自动化SLR过程。AI在这个领域的日益重要的角色表明，它在为研究人员提供更有效的支持方面具有巨大潜力，朝着半自动化文献综述的方向发展。我们的研究重点是探讨AI技术在SLR的半自动化中的应用，特别是在筛选和提取阶段。我们使用一个结合了23种传统特征和11种AI特征的框架，分析了21个领先的SLR工具。我们还分析了11个最近利用大型语言模型搜索文献和协助学术写作的工具。最后，本文讨论了该领域的当前趋势，概述了关键的研究挑战，并提出了未来研究的方向。

本文旨在综述人工智能在系统性文献综述中的应用，重点关注人工智能技术在筛选和提取阶段的半自动化应用。

本文使用一个结合了23个传统特征和11个人工智能特征的框架，对21种领先的系统性文献综述工具进行分析，同时还分析了11种利用大型语言模型进行文献搜索和学术写作辅助的工具。

本文探讨了该领域的当前趋势，提出了关键的研究挑战，并为未来的研究提供了方向。实验设计充分，使用了多个数据集，还有一些工作值得进一步探索。

最近的相关研究包括：'A Systematic Literature Review of Machine Learning for Software Engineering'，'A Systematic Literature Review of Artificial Intelligence in Education'，'A Systematic Literature Review of the Applications of Artificial Intelligence and Machine Learning in Academic Libraries'等。