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摘要系统文献综述（SLR）是提供研究证据基础以支持决策的金标准。寻求提高SLR的严格性，透明度和可复制性的研究人员为这些目的提供了一系列准则。人工智能（AI）和机器学习技术（MLTS）用计算机传播语言开发的可以提供提高SLR的速度，严格，透明度和可持续性的方法。针对具有编码经验的研究人员，并且希望利用AI和MLTs通过SLR获得的综合和抽象数据，阐述了如何使用计算机语言来促进在SLR期间提取的无处可比性的机器学习，以促进合成和抽象数据集。利用已知的定性方法，演绎定性分析，本文说明了AI和MLT可以在提取的SLR数据的编码和分类中扮演的支持作用，以及合成SLR数据。使用在SLR期间提取的数据集作为概念证明，本文将包括用于创建使用潜在Dirichlet分配的良好MLT的编码。该技术提供了一个有效的示例，说明了研究人员如何使用AI和MLT来自动化SLR的数据合成和抽象阶段，以及提高研究项目的速度，节俭和严格的助手。
人工智能和系统文献评论
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