arXiv cs.AI 发布于 08/28 12:00

Leveraging Large Language Models for Systematic Literature Review of Disease Spread Models

(翻译)利用大型语言模型进行疾病传播模型的系统性文献综述

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Abstract page for arXiv paper 2608.26150: Leveraging Large Language Models for Systematic Literature Review of Disease Spread Models

AI 摘要

该研究利用GPT-4.1和GPT-5.0等大语言模型构建自动化流水线,从536篇同行评审的基于代理建模论文中提取模型相关信息,并与人工系统性文献综述结果对比。结果显示,论文级准确率分别约为77.95%和81.67%,但字段级准确率差异大,复杂或主观字段表现不稳定。研究还发现,大语言模型间的一致性是输出质量的潜在指标,低一致性可能提示幻觉,高一致性但低准确率可能反映人工数据集的噪声或错误。

AI 问答

该研究使用了哪些大语言模型?

该研究使用了GPT-4.1和GPT-5.0两个大语言模型。

研究的主要发现是什么?

论文级准确率分别约为77.95%和81.67%,字段级准确率范围为32.40%至100%,复杂或主观字段可靠性较低;LLM间一致性可作为质量指标,低一致性可能提示幻觉,高一致性低准确率可能反映人工数据集噪声。

该研究用于什么场景?

用于系统性文献综述,从536篇基于代理建模论文中提取模型相关信息,以评估大语言模型在自动化文献综述中的潜力与局限。

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