斯坦福大学研究团队开发了一种基于大语言模型的创新框架，用于从公开文献中高效提取油气行业关键数据，以支持温室气体排放的准确评估与减排。该框架利用GPT-4和GPT-4o的文本理解能力，解决了传统数据获取的难题，并展现出显著的经济性和效率优势。研究团队通过迭代优化提示词，构建专业数据集，并进行细致的误差分析和模型校正，最终实现了83.74%的准确率。这项技术不仅适用于上游领域，还可拓展至中下游环节，为能源领域的数据提取提供了可复用的研究范式，并为全球气候政策的制定提供关键数据支撑。

💡该研究的核心在于利用GPT-4和GPT-4o等大语言模型，高效提取油气行业关键数据，解决传统数据获取难题。研究人员通过迭代优化提示词，构建了包含108份文档的专业数据集，涵盖51个核心参数，并采用领域专家人工标注的方式建立基准数据以提升模型准确率。

💰该框架展现出显著的经济性优势，通过优化GPT-4o的应用，单数据点提取成本降低达10倍（0.04美元）。同时，在测试数据集上实现了83.74%的准确率与78.16%的F1分数，证明了其在多源信息中的适应性与可靠性。

⏱️从文档处理效率来看，新方法从32篇文档中提取大量数据仅需61.41分钟，处理一个文档平均仅需7.09秒，较手动方法实现了显著提升。研究还揭示了文本类型对提取效率的影响，新闻类文章的提取速度明显优于技术文献。

🌍该框架的应用范围不仅限于能源行业的上游领域，其强大的适应性使其同样适用于中游和下游环节的数据提取任务，例如发电领域。研究团队致力于开发具备迁移学习能力的框架体系，使其能够通过'举一反三'的机制，在不同应用场景中创造新的价值。

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，证明了其在在内的多源信息中的适应性与可靠性。

据介绍，这是斯坦福团队首例在石油天然气领域的应用。该工具不仅解决了传统数据获取的难题，更能为温室气体排放的精准评估和全生命周期分析提供可靠支撑，最终服务于科学政策制定和环境管理决策的优化。