斯坦福团队开发AI数据提取框架，为能源领域数据获取难题提供方案

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温室气体排放的准确评估与减排是能源领域的重大挑战，但石油和天然气行业的关键数据通常分散在昂贵的商业数据库中，其存在数据碎片化、杂乱且难以获取的问题。此外，该领域的官方数据更新相对滞后，传统人工提取方法效率低下且容易出错。 针对上述问题，美国斯坦福大学博士生陈震林及其所在课题组基于大语言模型开发了一种创新的框架。 该技术利用大模型（GPT-4 和 GPT-4o）卓越的文本理解能力（远超传统文字识别技术），能够从石油天然气领域的公开文献（包括学术期刊论文和新闻报道等多元数据格式）中高效提取关键数据。 这一框架展现出两大核心优势： 一是经济性显著提升，通过优化 GPT-4o 的应用，使单数据点提取成本降低达 10 倍（0.04 美元）； 二是效率高，在测试数据集上实现了 83.74% 的准确率与 78.16% 的 F1 分数，证明了其在 ………………………………