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基于大语言模型的《中国小麦品种志》信息提取

文献类型： 中文期刊

作者： 韦一金;陈彦清;王秀东;樊景超

作者机构：

关键词： 大语言模型;农业;小麦;信息挖掘;种质资源

期刊名称：数据与计算发展前沿(中英文)

ISSN： 2096-742X

年卷期： 2025 年 7 卷 1 期

页码：

收录情况： CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版）

摘要： 【目的】为促进小麦种质资源向小麦产业优势转化、提高小麦遗传背景丰富性,本文基于大语言模型(Large Language Model,LLM)和提示词工程,针对已出版的三卷《中国小麦品种志》进行信息挖掘。【方法】扫描《中国小麦品种志》纸质版文稿并进行OCR识别等数据处理工作以获取小麦品种数据,构建面向育种工作需求的小麦品种数据关键提取指标和相应的大语言模型提示词,以调用商业LLMapi接口的方式对小麦品种数据的关键信息进行自动化提取,并形成一套成熟的基于大语言模型的小麦品种信息提取工作方案。【结果】以信息提取任务中的实际存在关系个数、识别出的关系个数、正确识别的关系个数进行精确率、召回率和F1值的计算,结果表明该小麦品种志信息提取方案在已出版的三卷《中国小麦品种志》信息提取中均达到了0.89以上的准确率、0.73以上的召回率和0.84以上的F1值。【结论】小麦品种志信息提取方案的高准确率表明其完全有能力实现精准信息提取,但是召回率又表明该方案存在部分信息无法识别的问题,因此虽然综合F1值而言该方案整体可行,但仍需对提取结果进行进一步的人工核验及审查。

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