Uru:
- Ikike ịhazi oke nyocha site na nkwado ọgụgụ isi mmadụ site n'ịmepụta mkpụrụokwu, okwu okwu na eriri ọchụchọ Boolean site na ajụjụ nyocha.
- Debe ọgụgụ isi dị ka ngwá ọrụ ọgbọ ọgbọ, ọ bụghị ngwá ọrụ nchọta isi mmalite, na inwe ike nyochaa isi mmalite ọ bụla dị na ezigbo ọdụ data (Google Scholar, Scopus, Web of Science, PubMed).
- Ikike ịghọta ihe ize ndụ nke ọgụgụ isi na-enye isi mmalite na ọnụ ọgụgụ adịgboroja ma nweta reflex iji nyochaa nhota ọ bụla mgbe ị na-achọpụta ọdịiche dị na akwụkwọ.
Nchọpụta ọ bụla na-amalite site na nyocha akwụkwọ: ị nweghị ike inye onyinye mbụ na-ahụghị ihe emere na mbụ na isiokwu gị, ajụjụ ndị a zara, na ebe enwere oghere. Ma akwụkwọ ahụ buru ibu; A na-ebipụta ọtụtụ nde akụkọ kwa afọ. Nke a bụ ebe AI bụ nnukwu onye na-eme ngwa ngwa - mana nwere ahịrị dị iche iche. Ahịrịokwu kachasị mkpa nke ngalaba a bụ nke a: A na-eji AI na nyocha akwụkwọ dị ka onye nyocha ọchụchọ, ọ bụghị dị ka ebe nchekwa data. N'ihi na AI ahụghị gị ezigbo akụkọ; Ọ na-emepụta usoro isiokwu nwere ike ịdị, nke a kpụrụ akpụ ụfọdụ n'ime ha.
Na nkeji a, anyị ga-amụta ka esi enweta atụmatụ nchọta usoro site na ajụjụ nyocha gị, jiri AI mee ka atụmatụ ahụ baa ọgaranya, wee kwado isi mmalite ọ bụla ị hụrụ megide ezigbo ọdụ data.
Ọkpụkpụ nke nyocha akwụkwọ
Nyocha dị mma nwere usoro atọ. Mbụ ị na-akụrisị echiche ndị a: ị na-akụrisị ajụjụ nyocha gị n'ime isi ihe mejupụtara ya. Dịka ọmụmaatụ, na ajụjụ "Mmetụta nke nzaghachi na mkpali ụmụ akwụkwọ na agụmakwụkwọ dị anya", enwere echiche atọ: agụmakwụkwọ dị anya, nzaghachi, mkpali. Mgbe ahụ, ị na-emepụta okwu ọdọ mmiri maka echiche ọ bụla: synonyms, field jargon, English dakọtara (agụmakwụkwọ anya → mmụta anya, mmụta n'ịntanetị, e-learning, mmụta anya). N'ikpeazụ, ị na-ejikọta usoro ndị a na ndị ọrụ Boolean.
Ndị na-arụ ọrụ Boolean bụ njikọ ezi uche dị na ya na-agwa engines ọchụchọ ka esi ejikọta okwu. Enwere ndị na-arụ ọrụ atọ: NA (nsonaazụ na ọnọdụ nke okwu abụọ ahụ - na-ebelata oke), OR (nke ọ bụla n'ime okwu ndị ahụ - gbasaa obosara, na-anakọta synonyms), na BỤGHỊ (ewepu okwu). Ọzọkwa na-ehota "..." chọọ maka nkebi ahịrịokwu zuru oke, akara mmuke * bụ mgbagha mgbọrọgwụ (kpaliri * → mkpali, mkpali). eriri ọchụchọ na-adịkarị ka nke a:
("agụmakwụkwọ anya" MA ọ bụ "ịmụ ihe n'ịntanetị" ma ọ bụ e-learning) NA (nzaghachi ma ọ bụ "ntụgharị nhazi") NA ( mkpali ma ọ bụ ntinye aka ma ọ bụ "ịrụ ọrụ onwe onye")
AI mara mma n'ịmepụta eriri ndị a, na-emecha otu okwu, na ime ka ha kwekọọ na syntax nke ọdụ data dị iche iche (Scopus, PubMed, Web of Science chọrọ nsụgharị dị iche iche). Ma AI abụghị ebe ị na-agba eriri; ezigbo ọdụ data: Google Ọkà mmụta (nnukwu, free), Scopus na Web nke Science (curated, citation-indexed), PubMed (medical / ndụ sayensị), ubi ọdụ data (ERIC agụmakwụkwọ, PsycINFO akparamaagwa, IEEE Xplore engineering).
Nlebara anya: Ọ bụrụ na ị jụọ ngwa nkata AI "depụta akụkọ 20 na isiokwu a", ọ ga-eweghachite aha ndị dị adị n'ezie, mana ụfọdụ n'ime ha mebere. Nke a abụghị nyocha mana ọ bụ ihe egwu. Jiri AI mepụta eriri, chọta akụkọ na nchekwa data.
Oke, nsonye na nyocha oghere
Ọ maara oke nyocha nyocha dị mma. Usoro nsonye/mwepu na-ekpebi oke nchọta gị: kedu afọ ole, asụsụ ndị, ụdị ọmụmụ (nnwale, nyocha), nke ọnọdụ. AI nwere ike na-atụ aro njirisi ndị a n'ụdị akwụkwọ, ma ị nwere ike ịmụba ha dịka ubi gị si dị. Ọ bụrụ na ị na-eme nyocha nhazi, ị nwere ike ichetara PRISMA (ọkọlọtọ mkpesa maka nyocha usoro) na-aga na AI ma mee ka ọ mepụta template log log.
Ọdịiche nke akwụkwọ bụ ajụjụ ma ọ bụ ihe gbara ya gburugburu na-enyochabeghị nke ọma; Ntinye aka mbụ gị na-ejupụtakarị oghere. AI na-enyere gị aka ịkpọ oghere nwere ike dabere na nchịkọta ndị ị gụrụ - mana were ya dị ka nkwuputa iji kwenye, ọ bụghị echiche. AI nwere ike ịsị "A mụọbeghị X na mpaghara a"; Agbanyeghị, enwere ike mụọ ya, ọ bụ naanị na AI amaghị. Naanị ị na-akwado oghere ahụ site na nyocha gị n'ezie.
Usoro snowball na akwụkwọ ntụ ntụ
Naanị ọchụchọ isiokwu ezughị ezu; Nnyocha dị mma na-emewanyewanye site na ịgba bọọlụ. Na-agba snow na-aga azụ, isi ihe ị na-ahụ bụ inyocha akwụkwọ ọgụgụ nke akụkọ wee chọta nke dị n'ihu ya; Snowballing na-aga n'ihu na-enyocha onye zoro aka na akụkọ ahụ (njikọ "kpọtụrụ" na Google Scholar) wee rute na ọmụmụ ihe na-esote. Usoro a na-enye gị ohere ịchọta ọmụmụ ihe bụ isi n'ọhịa mana ị nweghị ike iji mkpụrụokwu gị jide. Mgbe ị na-enye akwụkwọ akụkọ nke otu akụkọ, AI nwere ike inyere gị aka ibute ụzọ nrụtụaka dị nso na ajụjụ gị; Mana ọzọ, ọ dịịrị gị ịchọta ma gụọ akụkọ ahụ.
Ọzọkwa, ọdụ data agụmakwụkwọ anaghị ekpuchi ihe niile. Akwụkwọ ntụ ntụ - akwụkwọ edemede, akụkọ ụlọ ọrụ, usoro ogbako, mbipụta akwụkwọ - dị oke egwu n'akụkụ ụfọdụ ma na-ewepụ echiche nke mbipụta (ọchịchọ nke ibipụta naanị nsonaazụ dị mma). AI nwere ike ịtụ aro isi akwụkwọ akwụkwọ ntụ ntụ (akwụkwọ edemede ProQuest, ebe nchekwa ụlọ ọrụ, sava preprint dị ka arXiv/SSRN) ị kwesịrị ịchọ; Ọ na-adịkarị mkpa na nyocha usoro ka ịghara ịgbachitere oke gị na naanị akụkọ akụkọ.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - Mgbasa eriri. Mgbe onye na-eme nchọpụta gbasara agụmakwụkwọ chọrọ "klaasị atụgharị" na Scopus, ọ nwetara nsonaazụ 300, mana ọ chere na ọ na-efunahụ ya. O nwere AI na-emepụta ọdọ mmiri okwu; Ọ gbakwụnyere ihe ndị ha nhata dị ka "klaasị tụgharịrị" na "mmụta tụgharịa". Site na eriri ọhụrụ ahụ, nsonaazụ mụbara site na 300 ruo 470; Achọtaghị akụkọ 40 dị mkpa na nchọ mbụ. AI ahụghị akụkọ ndị ahụ, mana ha rụrụ eriri nke mere ka ha chọta ya.
Ikpe 2 - Lọghachi site na listi emebere. Otu nwa akwụkwọ gụsịrị akwụkwọ jụrụ AI ozugbo maka "isi mmalite iri na ise" maka nyocha na mado ndepụta ahụ n'ime edemede ya. N'okpuru njikwa onye ndụmọdụ, enweghị ike ịhụ ntụaka 4 na Weebụ Sayensị, na 2 DOI ezighi ezi. Nwa akwụkwọ ahụ malitere: n'oge a, o weghaara ahịrị site na AI, chọta 60 ezigbo nsonaazụ na Scopus, na-enyocha aha-abstract wee họrọ 18. 18 ndị a niile bụ ezigbo.
Ikpe 3 - Nkọwapụta oke. Otu onye na-eme nchọpụta banyere ahụ́ ike chọpụtara na nchọta ya sara mbara nke na ihe 2,000 rụpụtara karịrị ya. Enwere usoro ntinye / mwepu AI nke emepụtara: afọ 10 gara aga, Bekee, ihe nlele okenye, nnwale ndị a na-achịkwaghị nke ọma. Ọ gbakwụnyere ihe nzacha "nanị ụlọ ọgwụ" na ozi nke ya. Ihe si na 2,000 pụta ruo 180; E hiwere ụyọkọ a na-enyocha ihe.
Ụdị ndebiri nwere ike iṅomi
1) Nkewa echiche na ọdọ mmiri okwu:
Ọrụ gị: ọkachamara ozi (onye na-agụ akwụkwọ nyocha). Ajụjụ nyocha m bụ:"[dee ajụjụ ahụ]". Kewaa ajụjụ a n'ime echiche ya bụ isi. Mepụta okwu ọdọ mmiri nke okwu bekee, jargon ubi, na mkpoputa ọzọ maka echiche ọ bụla. Nye ya na tebụl. Akụkọ a bụ FAKE.
2) Ọgbọ eriri ọchụchọ Boolean:
Rụpụta eriri ọchụchọ Boolean maka Scopus site na iji okwu ọdọ mmiri ndị a: MA ọ bụ okwu dị n'ime echiche, NA n'etiti echiche, nhota nkebiokwu, jiri * ebe dabara adaba. Megharịa otu eriri ahụ na Weebụ Sayensị na Syntax PubMed. Ọdọ mmiri: [mado]
3) Usoro nsonye/mwepu akwụkwọ:
Ana m eme nyocha akwụkwọ na "[isiokwu]". Tụọ m aro maka njirisi nsonye/mwepu: n'okpuru isiokwu nke oke afọ, asụsụ, ụdị ọmụmụ, ihe nlele, okirikiri. Ndị a bụ aro; M ga-agbanwe ha dị ka ubi m si dị. Dee ihe kpatara ya ná nkenke.
4) Na-arịọ ndị chọrọ ohere ohere (a ga-enyocha):
N'okpuru bụ nchịkọta akụkọ iri m nyochara. Wepụta isiokwu ha na-enwekarị ma tụọ aro ndị na-enyocha oghere maka ajụjụ ndị a na-azachaghị. Wepụta ihe ndị a ka echiche nke m ga-enyocha, ọ bụghị eziokwu zuru oke. Nchịkọta: [paste]
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Ngwa ngwa adịghị ike:
Nye m ndepụta akụrụngwa na ọgụgụ isi na agụmakwụkwọ.
AI na-emepụta ID adịgboroja; Isiokwu a sara mbara nke ukwuu.
Mgbasa ozi siri ike:
Ọrụ gị: ọkachamara ozi. Isiokwu: "Mmetụta nke gamification na mgbakọ na mwepụ nchegbu na ụlọ akwụkwọ praịmarị". enyela m ndetu isi mmalite. Kama: (1) tugharia echiche 3, (2) wepụta ebe nchekwa nke okwu bekee maka echiche nke ọ bụla, (3) eriri Boolean maka Scopus, (4) ụkpụrụ nsonye/mwepu kwesịrị ekwesị. Aha edemede ahụ bụ adịgboroja.
Ebumnuche
jiri AI
ebe nkwenye
Mgbasa ọdọ mmiri oge
Ee, siri ike
Jiri amamihe ngalaba nyochaa
Ihe owuwu eriri Boolean
Ee, siri ike
Nwalee na nchekwa data
Ngosipụta oke/nchịkwa
Ee
Kọwaa site na mpaghara
Chọta akụkọ
mba
Ọkà mmụta/Scopus/WoS/PubMed
Nkwekọrịta mkpochapụ
akụkụ
Ezigbo nyocha dị mkpa
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-emehie AI maka nchekwa data. Ịrịọ maka ngụ edemede na-emepụta nhota ndị na-adịghị mma; Nke a bụ mmejọ kachasị na nke dị ize ndụ.
- Na-amapụ otu okwu. Nchọ otu okwu na-atụfu ọtụtụ akwụkwọ.
- Ịhapụ oke ahụ edoghị anya. Na-enweghị afọ, asụsụ, na ụdị nzacha, ọtụtụ puku nsonaazụ ga-eju gị afọ.
- Na-ekwupụta ihe efu na-egosighi ya. Ịsị "ọ dịghị onye gụrụ akwụkwọ" na-enweghị nyocha ọ bụla dị ize ndụ.
- Na-adabere na otu nchekwa data. Index dị iche iche na-ekpuchi iche; jiri ọtụtụ ọnụ.
Ndụmọdụ: Iji mee ka nchọta gị nwee ike imepụtagharị, dekọọ eriri ị jiri, nchekwa data, ụbọchị na ọnụọgụ nsonaazụ na tebụl. Akwụkwọ akụkọ a dị mkpa na nyocha usoro; Ọ bụ àgwà dị mma na nyocha ọ bụla.
Na nchịkọta
Nyochaa akwụkwọ bụ ọrụ a na-ahazi: ntugharị echiche, ọdọ mmiri okwu, eriri Boolean, njirisi mkpuchi. AI bụ onye inyeaka dị ike na usoro atụmatụ ndị a; na-emepụta synonyms, na-ewu ụdọ, na-akọwapụta njirisi. Mana ị na-achọta akụkọ sitere na ezigbo ọdụ data, ọ bụghị site na AI, wee nyochaa usoro nke ọ bụla. Ọchịchị obere mkpịsị aka: atụmatụ sitere na AI, isi iyi sitere na nchekwa data, nkwado sitere n'aka gị.
Ọrụ ngwa
Nweta ajụjụ nyocha nke gị. Wepụta echiche na AI wee mepụta okwu ọdọ mmiri na eriri Boolean. Gbaa eriri a megide ezigbo nchekwa data (Ọkà mmụta ma ọ bụ ndeksi ị nwere ike ịnweta). Rịba ama nsonaazụ 10 kachasị ma jiri ya tụnyere usoro (ọ bụrụ na ọ bụla) nke AI tụburu aro mgbe a jụrụ ya ozugbo; Kanye akara ole n'ezie.
ndetu
- [ ] Ebibiela m ajụjụ nyocha m n'ime echiche?
- [ ] Emepụtala m otu ọdọ mmiri synonym/Bekee maka echiche ọ bụla?
- [ ] A nwalela m eriri boolean na ezigbo nchekwa data?
- [ ] A kọwala m ụkpụrụ nsonye/mwepu m?
- [ ] Achọpụtala m na akụrụngwa ọ bụla m hụrụ dị n'ezie?