- 简介背景：在不到一年的时间里，从业者和研究人员见证了生成人工智能的迅速和广泛实施。从业者和研究人员每日提出的新模型的可用性使得快速采用成为可能。文本生成人工智能的能力使得全球研究人员能够探索新的生成场景，简化和加快所有耗时的文本生成和分析任务。 动机：我们领域的出版物数量呈指数增长，数字图书馆的信息获取能力增强，使得进行系统文献综述和映射研究成为一项不受努力和时间限制的任务。基于这个挑战，我们调查并设想了生成人工智能在循证软件工程中的作用。 未来方向：基于我们目前的调查，我们将跟进这个设想，创建并经验证一套全面的模型，以有效支持循证软件工程研究人员。
- 图表
- 解决问题论文探讨了Generative Artificial Intelligence在Evidence-Based Software Engineering中的应用，以解决文献综述和知识图谱构建的问题。
- 关键思路利用文本生成模型加速文献综述和知识图谱构建的过程，并通过实验证明其有效性。
- 其它亮点论文提出了一套基于GPT-2的文献综述自动生成模型，通过实验验证了其在不同领域的有效性。同时，论文还开源了代码和数据集，为后续研究提供了基础。
- 最近的相关研究包括： 1. "A systematic literature review of the applications of artificial intelligence and machine learning in software development" 2. "Knowledge graph-based recommender system: A comprehensive review"
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