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摘要：本发明公开了基于多模态大模型的科技论文表格知识抽取方法，涉及多模态信息处理技术领域，该方法包括：针对待抽取任务，构建知识抽取任务数据集；搭建通用表格大模型；使用知识抽取任务数据集，对通用表格大模型进行微调训练，获得论文表格大模型；基于论文表格大模型进行知识抽取，获得标准知识多元组。本发明解决了现有技术中传统科技论文知识抽取方法无法处理表格等形式的内容，提取的知识可能存在信息缺失，无法全面反映研究内容的深度和广度的技术问题，达到了通过集成图像识别和数据分析技术，构建论文表格大模型进行科技论文知识抽取，提升知识提取的深度和质量的技术效果。
主权项：1.基于多模态大模型的科技论文表格知识抽取方法，其特征在于，所述方法包括：针对待抽取任务，进行任务数据提取，构建知识抽取任务数据集；搭建多模态大模型架构，所述多模态大模型架构包括视觉编码器、文本编码器、特征变换模块以及解码器；基于通用表格数据集，对所述多模态大模型架构进行初始化，获得通用表格大模型；将所述知识抽取任务数据集进行数据划分，获得微调数据集和知识抽取数据集，其中，所述微调数据集包含多个微调数据；使用所述微调数据集，对所述通用表格大模型进行微调训练，获得论文表格大模型；将所述知识抽取数据集作为输入，基于所述论文表格大模型进行知识抽取，获得标准知识多元组。
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百度查询： 中国科学院文献情报中心 基于多模态大模型的科技论文表格知识抽取方法
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