大语言模型赋能科技文献数据挖掘进展分析

[目的/意义]科技文献蕴含丰富的领域知识与科学数据，可为人工智能驱动的科学研究（AI for Science, AI4S）提供高质量数据支撑。本文系统梳理大语言模型（Large Language Models, LLMs）在科技文献数据挖掘中的方法技术、软件工具及应用场景，探讨其研究方向与发展趋势。[方法/过程]本文基于文献调研与归纳总结，在方法技术层面，从文本知识、科学数据与图表信息分析了LLMs驱动的科技文献细粒度数据挖掘关键技术以及综合性知识生成的方法；在软件工具层面，归纳了主流LLMs科技文献数据挖掘与知识生成工具的方法技术、核心功能和适用场景；在应用场景层面，分析了科技文献数据挖掘应...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	农业图书情报学报 Ročník 37; číslo 2; s. 4 - 22
Hlavní autoři:	蔡祎然, 胡正银, 刘春江
Médium:	Journal Article
Jazyk:	čínština
Vydáno:	中国农业科学院农业信息研究所 02.05.2025
Témata:	数据驱动 AI4S 大语言模型 科技文献数据挖掘 知识发现
ISSN:	1002-1248
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!