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基于大模型知识蒸馏的专利技术功效词自动抽取方法研究：以车联网V2X领域为例 Research on automatic extraction of technical and function words extraction method of patent based on large model knowledge distillation: A case study in the field of Vehicle to Everything V2X 作者： 王奎芳 1,2 吕璐成 1,2 孙文君 1,2 王翼虎 3 赵亚娟 1,2 作者单位： 1. 中国科学院文献情报中心 2. 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系 3. 中国科学技术信息研究所 通讯作者： 吕璐成 Email:lvlc@mail.las.ac.cn 提交时间： 2024-02-26 11:34:06 摘要: [目的]本文旨在提高专利技术功效自动化提取的准确度。[方法]使用ChatGPT作为教师模型（Teacher-model），ChatGLM3作为学生模型(Student-model)，通过知识蒸馏，将ChatGPT生成的训练数据微调ChatGLM3，得到多个技术词抽取模型和功效词抽取模型。采用多个技术词抽取模型分别从专利的摘要、第一权利要求和技术功效语段中抽取技术词，并采用功效词抽取模型从技术功效语段中抽取功效词。[结果]微调后的多个技术词抽取模型和功效词抽取模型相较于ChatGPT，在抽取技术词和功效词时呈现准确率高、召回率低的特点，第一权利要求的ChatGLM3微调模型的准确率和F1值最高，分别为0.734和0.724。功效词抽取模型抽取的功效词的准确率为0.649，大于商业工具标注功效词的准确率0.53。[局限]本研究的技术领域和专利语言单一，验证数据量偏小，数据清洗规则还有待于继续优化。[结论]本研究方案通过知识蒸馏操作，提升了大语言模型自动化抽取技术功效的准确性。同时，本研究能够支持从专利文本中挖掘前沿创新技术、热点技术，支撑更高质量的智能化专利分析。 技术功效词抽取 知识蒸馏 微调大模型 语义相似矩阵 来自： 王奎芳 期刊： 数据分析与知识发现 分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 投稿状态： 已被期刊接收 引用： ChinaXiv:202402.00235 (或此版本 ChinaXiv:202402.00235V1 ) DOI:10.12074/202402.00235V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202402.00235.V1 推荐引用方式： 王奎芳,吕璐成,孙文君,王翼虎,赵亚娟.(2024).基于大模型知识蒸馏的专利技术功效词自动抽取方法研究：以车联网V2X领域为例.数据分析与知识发现.doi:10.12074/202402.00235V1 版本历史 [V2] 2024-03-01 16:55:38 ChinaXiv:202402.00235v2 查看此版本 下载全文 [V1] 2024-02-26 11:34:06 ChinaXiv:202402.00235V1 下载全文

一声巨大的烟雾放了出来，舞台就如人间仙境一样，紧接着，Tara6个美女纷纷登场，开始了一阵辣舞，以一首《再来非洲》拉开了演唱会的序幕。

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2012年，参演爱情轻喜剧《天地一斗》，饰演珍妮丝。