LR-Robot: An Human-in-the-Loop LLM Framework for Systematic Literature Reviews with Applications in Financial Research
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摘要
本论文提出 LR‑Robot：一个“人机（专家）介入”的 LLM 驱动系统性文献综述框架，结合专家定义的多维分类法、提示工程与检索增强生成（RAG），在 12,666 篇期权定价文献上验证框架能显著提升语义层面的分类精度并支持时序演化与标注增强引用网络分析，从而在保持可审计性的前提下大幅加速大规模文献综述工作流 [page::1][page::23]。
