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J. Chem. Inf. Model. | ChatGPT 生成的内容与化学领域数据相似性指数

近年来,自然语言处理和机器学习的进步导致了像ChatGPT这样功能强大的语言模型的发展。这些基于GPT-3.5架构的模型旨在理解和生成类似人类的文本响应。尽管这些模型已广泛用于各种应用,但它们在化学领域及其子领域的潜力仍未得到充分探索。通过利用该领域中丰富的知识和数据,ChatGPT有潜力帮助研究人员、学生和专业人员获取相关信息、解决问题并促进科学交流。ChatGPT有可能彻底改变我们在化学及其子学科领域中获取和互动科学知识的方式。生成的内容可以涵盖有机化学、无机化学、分析化学、物理化学、生物化学等广泛的主题领域。已经有一些关于化学和ChatGPT的论文发表,例如药物发现、教学学习、计算化学等。ChatGPT可以用于快速、易于访问地提供有关化学各个方面的信息,可能成为研究人员、学生和专业人员的宝贵工具。此外,ChatGPT可以用更简单的语言解释化学概念,帮助学生更好地理解复杂的主题,可能有助于解决问题。ChatGPT适用于多样的数据集,包括科学交流,从而可以使用与化学相关的技术术语和行话,有助于生成与特定查询相关的上下文相关响应。因此,评估ChatGPT在化学领域生成的内容的准确性和可靠性需要适当的评估方法,以衡量生成内容的质量,如检查其相似性。因此,作者研究的目标是调查ChatGPT在生成与化学相关的内容方面的能力,并检查相似性指数以评估生成响应的质量和准确性。

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    Chem. Sci. | 微调语言大模型,深挖化学数据矿

    化学文献中蕴含着丰富信息,通过“化学文本挖掘技术”提取关键数据,从而构建庞大的数据库,不仅能够为实验化学家提供详尽的物理化学性质和合成路线指引,还能够为计算化学家提供丰富的数据和洞见用于模型构建和预测。然而,由于化学语言的复杂性和论文风格的多样性,从化学文献中提取结构化数据是一项极具挑战性的任务。因此,许多文本挖掘工具应运而生,旨在解决这一棘手难题,助力科学研究迈向新的高峰。然而,这些针对特定数据集和语法规则构建的文本提取模型往往缺乏灵活的迁移能力。近两年,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLMs)风靡全球,引领了人工智能和自然语言处理领域的快速发展。能否利用通用大语言模型强大的文本理解和文字处理能力,从复杂化学文本中灵活准确地提取信息,解放数据标注工人的劳动力,加速领域数据的收集呢?

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