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From text to insight: large language models for chemical data extraction

计算机科学 萃取（化学） 数据提取 自然语言处理 非结构化数据 数据科学 化学 梅德林 数据挖掘 大数据 生物化学 色谱法
作者
Mara Schilling-Wilhelmi,Martiño Ríos-García,Sherjeel Shabih,M.V. Gil,Santiago Miret,Christoph T. Koch,J.A. Marquez,Kevin Maik Jablonka
出处
期刊：Chemical Society Reviews [Royal Society of Chemistry]
日期：2024-12-20 被引量：1
链接
nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1039/d4cs00913d
摘要
Large language models (LLMs) allow for the extraction of structured data from unstructured sources, such as scientific papers, with unprecedented accuracy and performance.
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