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2 v. ; 24 cm 本书是"李鸿章发迹史"的上部.全书为叙述晚清名臣李鸿章升迁之路的长篇历史小说.作者从李鸿章办团练写起,以史料为基础,以年代和具体人物为主线,艺术地再现了李鸿章在皖时期的奋斗历程,由此也拉开了李鸿章在仕途上几经沉浮的全过程
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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
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看得好郁闷啊~```他爹到底是一个怎样的人啊?
我的爸呀……写得太牛……
卡多年之后来二刷了
不如改之前言语通顺流畅。
很流畅的文字,童话故事。