LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models

本文介绍了一种名为LLAssist的开源工具，旨在简化学术研究中的文献综述。在科学出版物呈指数级增长的时代，研究人员面临着处理大量文献的巨大挑战。LLAssist利用大型语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）技术自动化文献综述过程的关键方面，从研究文章中提取重要信息并评估其与用户定义的研究问题的相关性。LLAssist的目标是显著减少全面文献综述所需的时间和精力，使研究人员更专注于分析和综合信息，而不是初步筛选任务。通过自动化文献综述工作流的一部分，LLAssist旨在帮助研究人员更有效地管理不断增长的学术出版物。

LLAssist试图通过利用大型语言模型和自然语言处理技术，自动化文献综述的关键环节，以解决研究人员在处理大量文献时所面临的挑战。

LLAssist利用大型语言模型和自然语言处理技术，从研究文章中提取重要信息，并评估其与用户定义的研究问题的相关性，从而显著减少了综述文献所需的时间和精力。

LLAssist是一个开源工具，可帮助研究人员更高效地管理不断增长的学术出版物。实验结果表明，LLAssist的性能优于传统的文献综述方法。该工具还提供了可视化和交互式界面，使用户能够更方便地浏览和筛选文献。

近年来，自然语言处理和机器学习技术在文献综述方面得到了广泛应用。例如，BertSum等模型已被用于文本摘要和综述。此外，一些研究还尝试使用深度学习模型来进行文献筛选和分类。