论文
绘制社会物理 HRI (spHRI) 的增长图：小语言模型增强的系统审查流程
Charting the Growth of Social-Physical HRI (spHRI): A Systematic Review Pipeline Augmented by Small Language Models
摘要
社会物理人机交互 (spHRI) 在机器人技术、人机交互、人机交互和触觉方面迅速发展。然而，碎片化的术语和不一致的方法使得系统综合变得困难。为了支持可扩展的评审实践，我们评估了小型语言模型（SLM；< 1.5B 参数）可以在多大程度上协助大型 spHRI 系统评审的标题和摘要筛选。虽然没有任何 SLM 能够与人类审稿人的表现相媲美，但这些模型在本地运行，并且筛选论文的速度快了几个数量级。合并后的 SLM 集合识别出审稿人漏掉的 39 篇论文，占最终相关数据集的 10.29%。这些结果表明，SLM 可以增强而不是取代专家审稿人，并使大规模文献综述变得可访问且可持续。