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ACS Catalysis | 清华大学王笑楠团队：“精馏”催化文献知识：利用长上下文大模型智能体实现文献知识提炼与结构化规整

ACS美国化学会 2025-11-08 09:00
文章摘要
本文背景是催化科学依赖高质量数据，但大量实验知识被锁定在非结构化文献中，传统提取方法效率低。研究目的是开发CATDA智能体框架，利用长上下文大语言模型自动提取和关联催化文献中的合成、表征与性能数据。结论显示该框架在二甲苯异构化专利测试中F1值达0.983，效率比人工提升12倍，提取数据能有效支持机器学习建模（如乙苯转化率预测R²=0.89），并通过CatAgent实现自然语言交互查询，但面临模型输出不一致性和多模态解析等挑战。
ACS Catalysis | 清华大学王笑楠团队：“精馏”催化文献知识：利用长上下文大模型智能体实现文献知识提炼与结构化规整
查看文献： Distilling Knowledge from Catalysis Literature with Long-Context Large Language Model Agents
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