SurveyX,一个利用大型语言模型(LLMs)生成高质量、特定领域学术论文和调查的先进学术调查自动化系统。
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SurveyX是一个由中国人民大学、悉尼大学和中国东北大学联合开发的利用大型语言模型(LLMs)生成高质量、特定领域学术论文和调查的先进学术调查自动化系统。目的是解决当前基于LLM的自动化方法在生成内容时的局限性。用户只需要提供文献检索的论文标题和关键词,用户可以请求针对特定主题的全面学术论文或调查。
自动生成论文和综述:你只要给它提供论文标题和关键词,它就能为你生成针对特定主题的全面学术论文或者综述。
查找参考资料:它能通过关键词扩展算法和两步过滤法,从大量文献里筛选出和主题紧密相关的参考资料。
信息结构化处理:把参考文献的关键信息整理成结构化数据,这样能让信息更丰富,也能让语言模型更好地发挥作用。
多种形式输出:除了文字内容,它还能生成图表,让调研结果展示得更直观。
提交需求:你需要创建一个新问题,在里面填好论文标题、关键词,也可以留下电子邮件地址(留不留都可以)。
等待生成:提交之后,生成的论文会放到你的请求文件夹里,一般1 - 2个工作日就能处理好。
拆分调研流程:把调研撰写分成准备和生成两个阶段,充分发挥大型语言模型的能力。
多种形式呈现:除了文字,还能生成图表,让调研展示更生动。
大纲优化策略:通过“分离 - 重组”的方法优化大纲,让生成的调研大纲逻辑清晰,没有多余内容。
各项评分高:在覆盖度、结构、相关性方面的评分都能达到4.95、4.91和4.94(满分5分),和人类专家的评分差不多。
引用质量佳:F1分数达到81.52,和人类专家的81.83很接近。
GitHub:https://github.com/iaar-shanghai/surveyx
相关论文:https://huggingface.co/papers/2502.14776
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