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Extractive text summarization system to aid data extraction from full text in systematic review development

机译：提取文本摘要系统可在系统评价开发中帮助从全文中提取数据

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ObjectivesExtracting data from publication reports is a standard process in systematic review (SR) development. However, the data extraction process still relies too much on manual effort which is slow, costly, and subject to human error. In this study, we developed a text summarization system aimed at enhancing productivity and reducing errors in the traditional data extraction process.

机译：目标从出版物报告中提取数据是系统评价（SR）开发的标准过程。但是，数据提取过程仍然过分依赖于人工操作，这是缓慢的，昂贵的并且易受人为错误的影响。在这项研究中，我们开发了一种文本摘要系统，旨在提高生产力并减少传统数据提取过程中的错误。

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期刊名称 other
作者
Duy Duc An Bui; Guilherme Del Fiol; John F. Hurdle; Siddhartha Jonnalagadda;
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作者单位

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年(卷),期 -1(64),-1
年度 -1
页码 265–272
总页数 23
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Text Summarization Text Classification Machine Learning Data Collection Review Literature as Topic;

机译：文本摘要;文本分类;机器学习;数据收集;评论文学为主题;

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