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摘 要：随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用，其在数学建模领域中的准确性成为研究的焦点。该文通过引入命名实体识别（NER）和提示词工程（Prompt Engineering）的方法，提高大语言模型在数学建模问题中的回答准确率。基于GPT-3.5模型，通过对数学建模领域特定问题的语境和结构进行深入分析，阐述一套有效的NER策略和提示词工程方法，以优化大模型对数学问题的理解和响应。（剩余6438字）
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大语言模型在数学建模领域的应用探索
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