SurveyX: herramienta de código abierto para automatizar encuestas académicas y generar papers 151

¿Qué es SurveyX?

SurveyX es un avanzado sistema de automatización de encuestas académicas, desarrollado conjuntamente por la Universidad Renmin de China, la Universidad de Sídney y la Universidad del Noreste de China, que utiliza modelos de lenguaje grandes (LLMs) para generar artículos y encuestas académicas de alta calidad y específicas de un dominio. Su objetivo es resolver las limitaciones de los métodos de automatización basados en LLM al generar contenido. Los usuarios solo necesitan proporcionar el título del artículo y las palabras clave para la búsqueda bibliográfica, y pueden solicitar artículos o encuestas académicas completas sobre un tema específico.

Principales funciones de SurveyX

• Generación automática de artículos y revisiones: solo tienes que proporcionarle el título y las palabras clave del artículo, y generará artículos académicos completos o revisiones sobre un tema específico.

• Búsqueda de material de referencia: mediante un algoritmo de expansión de palabras clave y un método de filtrado en dos pasos, selecciona de una gran cantidad de literatura las referencias estrechamente relacionadas con el tema.

• Procesamiento estructurado de la información: organiza la información clave de las referencias en datos estructurados, lo que enriquece la información y permite que los modelos de lenguaje funcionen mejor.

• Salida en múltiples formatos: además de contenido textual, también puede generar gráficos, haciendo que los resultados de la investigación se presenten de forma más intuitiva.

Pasos para usar SurveyX

• Enviar solicitud: necesitas crear una nueva consulta, completando el título del artículo y las palabras clave; también puedes dejar una dirección de correo electrónico (es opcional).

• Esperar la generación: después de enviarlo, el artículo generado se colocará en tu carpeta de solicitudes y generalmente se procesará en 1 - 2 días laborables.

Aspectos técnicos destacados de SurveyX

• División del proceso de investigación: divide la redacción de la investigación en dos fases, preparación y generación, aprovechando al máximo las capacidades de los modelos de lenguaje grandes.

• Presentación en múltiples formatos: además de texto, también puede generar gráficos, haciendo que la presentación de la investigación sea más dinámica.

• Estrategia de optimización del esquema: mediante un método de "separación - reorganización" se optimiza el esquema, de modo que el esquema de la investigación generada tenga una lógica clara y sin contenido redundante.

Métricas de rendimiento de SurveyX

• Puntuaciones altas en todos los aspectos: las puntuaciones en cobertura, estructura y relevancia alcanzan 4,95, 4,91 y 4,94 respectivamente (sobre 5), similares a las puntuaciones de expertos humanos.

• Buena calidad de citación: la puntuación F1 alcanza 81,52, muy cercana al 81,83 de los expertos humanos.

Obtener más información

• GitHub: https://github.com/iaar-shanghai/surveyx

• Artículo relacionado: https://huggingface.co/papers/2502.14776

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