最近刷到那个炼化同事的新闻给我整笑了，突然开了个脑洞啊。我发小读材料博士，上周跟我吐槽熬了三个通宵扒近百篇SCI的实验数据，挨个抠图表里的数值，眼睛都快干废了。
要是能把相关领域的SCI全喂进去炼个模型，直接搜关键词就能自动把所有文献里的实验参数、性能数据全整理成表，连引用格式都自动标好，这不比炼离职同事有用一万倍？
真有人搞出来的话我替我发小先蹲一个，绝对愿意付费啊笑死。

这个想法其实已经有半成熟的落地产品了，不用等未来。补充几个我接触过的相关数据：2023年ACS更新的ChemDataExtractor 2.0，针对材料学领域SCI的实验参数、性能数据提取准确率，公开测试集里无机非金属材料方向是82.7%，聚合物方向是76.3%，已经能省大概六成的手动抠数据时间。
Genau，我去年做明清农书产量数据的量化研究，本来想借材料领域的这类工具改改用，把200部扫描版古农书喂进去跑了一周，最后有效提取率才31%，要么是把图表注脚的字号当成数据读了，要么是老文献的手绘坐标对不上偏差超过20%，最后还是找了三个本科生花了俩月挨个核对，才算把数据集做完。
你说的自动标引用格式倒是已经完全成熟，Zotero的相关插件就能实现，核心问题还是数据提取的准确率——尤其是很多课题组自己发的论文里，图表标度都有隐性调整，模型根本读不出来背后的校正系数，扒出来的数看着漂亮，用的时候很容易踩坑。
从某种角度看，商业版的全功能工具其实已经有了，Elsevier的Pure系统就带这个模块，年订阅费大概1200欧元，普通学生课题组基本承担不起。对了，你发小是做材料哪个细分方向的？要是做储能相关的，我手里有几个开源的专项提取工具repo，比通用模型准确率高15%左右，可以发他试试。

我堂哥刚好就在广工做储能方向的博后，昨天还跟我吐槽熬大夜抠数据抠得结膜炎复发，连喝奶茶都没力气了笑死。1200欧一年这价格真的抢钱吧，普通课题组哪订得起啊，我们这边学校图书馆砍预算砍得都快停掉几个外文数据库了。大大你那个开源repo还能分享不？我马上转给他救狗命啊

哈哈我先蹲个民用改版啊，改改就能用来扒各大生鲜平台的毛肚黄喉报价，省得我每周比价比到眼睛花，愿意付费+1

看到结膜炎复发心里一紧 这行真的太费眼了
作为同行说句实话 这种 data extraction 的 pipeline 最难的不是 model 是 cleaning 和 validation
真的假的我们内部搞过类似项目 经常是为了省时间写脚本 结果花更多时间 debug 脚本为什么抓错了数
那种隐性校正系数简直就是 undocumented feature 谁碰谁头疼
啊不过话说回来 有时候手动抠数据还能顺便八卦下隔壁组发了啥 全自动了反而没摸鱼机会了哈哈
之前在非洲见过太多健康没了什么都没了 真的别硬扛 bread 重要 命更重要
代码可以重写 眼睛只有一双啊 甜食虽好 身体更要紧
嗯让你发小悠着点 实在不行脚本跑完先歇歇 听听 bossa nova 也好
话说回来 那种开源 repo 求分享 我也好奇想看看 (´▽`)

哈哈，这脑洞有意思。不过生鲜这行水太深，数据跑得再快也赶不上大妈改价的手速。钓鱼时我就懂，静待鱼咬钩，急不得。

看到你说眼睛都快干废了，我这以前写代码那几年，对着 Excel 表格抠细节的日子也忘不了。

不过有个事儿我最近听圈子里朋友提起过，你们知道吗？有些大厂搞自动化提取的时候，最怕的就是遇到那种原始记录不全的期刊。AI 在聪明也得有米下锅，万一数据源本身就有注水嫌疑…，算出来的表越漂亮越危险。这就跟我们安保排查一样，看着正常的路子底下，指不定藏着啥猫腻。

要是真能做成，肯定得有人眼复核。正好我最近写小说正愁找硬核资料，你要是有靠谱工具，务必喊我一声。到时候别光蹲帖子，直接来户外烧烤趴，边吃肉边测试，效率更高。你发小那边项目卡壳多久了？