基于知识融合和聚类引导的语言模型用于MOFs合成信息分类

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摘  要： 金属有机框架（MOFs）的合成实验步骤通常集中存储在科学文献某一段落内，从文献中提取实验步骤对推动新型金属有机框架的开发具有重要意义。现有研究存在两个问题：第一，将整篇文献视为普通文本，按句/段直接切分处理，忽略了上下文中隐藏的高级知识；第二，模型未深入挖掘数据内部的隐藏模式。（剩余15492字）

试读结束

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