Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with Conversational Language Models and Prompt Engineering -- Example of ChatGPT

M P. Polak, D Morgan
[University of Wisconsin-Madison]

要点:

  1. ChatExtract方法使用一套经过设计的提示和后续问题，应用于对话式 LLM，以实现高度自动化的数据提取；

  2. 该方法解决了 LLM 回答不准确的问题，并实现了90%以上的准确率和召回率，在许多情况下可能超过了人类的准确性；

  3. ChatExtract 的成功在于对话中的信息保留，有目的的冗余，以及通过后续提示引入不确定性；

  4. 类似的方法提供了一个机会，在不久的将来可以取代之前的、更费力的数据提取方法。

一句话总结:
对ChatGPT这样的对话语言模型使用提示工程和后续问题，可以用最小的努力或专业知识从研究论文中准确地提取素材数据。

https://arxiv.org/abs/2303.05352 

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