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摘要：本发明公开了一种基于大模型的科学文献字段抽取方法及系统，包括：将科学文献document切分成若干片段chunks；迭代生成亟待抽取的字段的答案，并排除chunks中不包含亟待抽取的字段的片段；之后一边生成候选答案，一边通过差异对比的方式，排除不同chunk中的冗余答案信息，排除由于幻觉导致输出的错误答案信息，并在迭代过程中融合包含正确答案的chunk，解决了针对不同片段回答零散不易整合的问题；该方法和系统在有限计算资源的条件下，能够最大发挥生成大模型对科学文献的抽取性能。
主权项：1.一种基于大模型的科学文献字段抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）将科学文献切分成若干片段chunks=[chunk1,chunk2,……,chunkN]；（2）使用亟待抽取的字段、字段解释以及切片片段构建prompt；（3）遍历切分的若干片段chunks，使用步骤（2）构建切分片段中第i个片段，即chunki，其对应的prompt输入大模型LLM得到输出outi，若outi不为空则提前结束遍历；（4）遍历结束后，将outi的值赋给OUT，所述OUT表示迭代到当前chunk的最优答案；将chunki的内容赋给CHUNK，所述CHUNK表示迭代到当前chunk的最适合用来抽取字段的chunk组合；若OUT为空，跳转到步骤（10）；若OUT不为空，跳转到步骤（5）；（5）从若干片段chunks中第i+1个片段开始遍历，使用步骤（2）构建chunkj对应的prompt输入LLM输出为outj，所述chunkj表示第j个chunk，j=i+1；若outj不为空则提前结束遍历；（6）遍历结束后，若outj为空，跳转到步骤（10）；若outj不为空，则跳转至步骤（7）；（7）将CHUNK和chunkj进行拼接生成的chunk+j和通过步骤（2）构建的prompt输入LLM模型中，得到输出out+j；（8）取OUT和outj的交集outo，outo=OUT∩outj，取outm=OUT-outo，outn=outj-outo；（9）根据out+j、outj和OUT值的不同划分情景；（10）将OUT当作亟待抽取的字段的值进行输出。
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百度查询： 之江实验室 一种基于大模型的科学文献字段抽取方法及系统
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