En el ámbito de la investigación científica, analizar, resumir y extraer información de artículos, como los publicados en Nature, es importante tanto para investigadores como para divulgadores. Es por ello, que los investigadores, cada vez más, confían en herramientas especializadas para agilizar este proceso, asegurando precisión y ahorro de tiempo.

Además de las muchas herramientas que se presentan en este artículo, exponemos un caso de uso con GPT-4 de OpenAI ya que puede utilizarse para generar resúmenes y extraer información de manera más rápida.

El primer paso para analizar un artículo científico es leerlo y hacer una serie de anotaciones con lo más importante, para ello, herramientas como Mendeley, Zotero y EndNote son imprescindibles. Mendeley y Zotero ofrecen funciones para resaltar texto, agregar notas y organizar artículos en carpetas fácilmente accesibles. EndNote proporciona funcionalidades similares, junto con capacidades de citación. Estas herramientas mejoran la experiencia de lectura al permitir anotaciones detalladas y categorización.

 

Resumir y analizar

Después de este primer paso, llega uno de los más importantes: resumirlo. Scholarcy y SciSummary son dos herramientas impulsadas por IA que destacan en este dominio. Scholarcy genera resúmenes concisos, extrayendo información clave como hallazgos principales, metodologías y conclusiones. SciSummary ofrece servicios similares, enfocándose en resaltar la importancia del artículo. Otra herramienta notable es Paperpile, que no solo gestiona referencias, sino que también ayuda a resumir contenido, facilitando a los investigadores captar los elementos esenciales de un artículo.

Para un análisis más profundo del contenido, herramientas como Voyant Tools y NVivo son altamente recomendadas. Voyant Tools es un entorno basado en la web que permite a los investigadores visualizar y analizar texto, ofreciendo información sobre patrones, frecuencias y relaciones dentro del artículo. NVivo, por otro lado, es un software de análisis de datos cualitativos que soporta la codificación y consulta de datos textuales. Estas herramientas son particularmente útiles para un análisis integral del contenido del artículo.

Extraer datos específicos, como tablas o figuras, de un PDF puede ser un desafío. Tabula y PDFMiner son dos herramientas excelentes para este propósito. Tabula es una herramienta de código abierto diseñada para extraer datos de tablas PDF en formatos como Excel o CSV. PDFMiner es una biblioteca de Python que facilita la extracción de información de documentos PDF, ideal para tareas de extracción de datos personalizadas. Adobe Acrobat también ofrece funciones avanzadas para la extracción de texto y tablas, convirtiéndose en una opción versátil para los investigadores.

Para la extracción avanzada de texto y resumen, las herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) como NLTK (Natural Language Toolkit) y spaCy son fundamentales. NLTK es una poderosa biblioteca de Python diseñada para trabajar con datos de lenguaje humano, permitiendo un análisis y extracción detallada de información textual. spaCy es otra biblioteca de código abierto que destaca en tareas avanzadas de NLP, como el reconocimiento de entidades nombradas, la extracción de palabras clave y el resumen de texto.

 

Chat GPT4

Fuera del uso de todas las herramientas que se proponen, está ChatGPT-4, que con un buen prompt, puede reducir en gran medida la aproximación general al artículo al extraer la información más relevante.

Hay que recordar que pese a que los GPT resuelvan los problemas con más velocidad es necesario contar con la “evaluación” de un ser humano que pueda interpretar los datos y que “luche” contra las alucinaciones de la IA para evitar problemas y falsos análisis de los documentos.

Uno de los muchos prompts para extraer la documentación de un documento podría ser este: “I have a research paper from the journal Nature that I need to analyze, summarize, and extract key information from. Please help me with the following tasks:

  • Summary: Provide a concise summary of the paper, including the main objectives, methodology, key findings, and conclusions.
  • Key Points: List the most important points from each section of the paper: abstract, introduction, methods, results, discussion, and conclusion.
  • Data Extraction: Identify and extract any significant data points, tables, or figures mentioned in the paper.
  • Text Analysis: Highlight any recurring themes, keywords, or important concepts throughout the paper.
  • Critical Review: Offer a brief critical review of the paper, noting its strengths, weaknesses, and any potential biases.