استخراج داده (Data Extraction) فرآیند شناسایی و بیرون کشیدن اطلاعات ساختاریافته از منابع غیرساختاریافته یا نیمهساختاریافته مانند مقالات علمی، گزارشها و وبسایتها است. در مرورهای سیستماتیک، این مرحله یکی از پرزحمتترین بخشهاست که در آن محققان باید به صورت دستی اطلاعات کلیدی مانند روششناسی، حجم نمونه، نتایج و یافتهها را از هر مقاله استخراج کنند. پروفاولاف این فرآیند را با کمک مدلهای زبان بزرگ (LLM) به طور قابل توجهی تسهیل میکند. LLMها میتوانند به صورت خودکار متون را اسکن کرده و اطلاعات مورد نظر را شناسایی و استخراج کنند، مانند شناسایی زبانهای برنامهنویسی مورد استفاده در مقالات مهندسی نرمافزار. این قابلیت، زمان مورد نیاز برای این کار را به شدت کاهش داده و به محققان اجازه میدهد تا دادههای بیشتری را با دقت بالاتر جمعآوری کنند.
انجام مرورهای ادبیات سیستماتیک، سنگ بنای تحقیقات مبتنی بر شواهد است، اما اغلب فرآیندی کند و طاقتفرساست. پژوهشگران ممکن است ماهها صرف جستجو، غربالگری و تحلیل دستی هزاران مقاله کنند. اما اگر این کار بتواند سریعتر، کارآمدتر و با قابلیت تکرارپذیری بیشتر انجام شود چه؟ با پروفاولاف (ProfOlaf) آشنا شوید، ابزار نیمهخودکار جدیدی که برای … Read more
آیا تا به حال فکر کردهاید وقتی از یک هوش مصنوعی میخواهید یک صفحه وب را تحلیل کند، چه اتفاقی میافتد؟ این یک درخواست رایج است، اما یک جزئیات حیاتی وجود دارد که تفاوت بزرگی ایجاد میکند: ارائه محتوای کامل HTML در مقابل ارائه صرفاً یک URL. اخیراً از من خواسته شد مقالهای را پردازش … Read more