Simulationsmodelle, Metaanalysen und maschinelles Lernen erfordern standardisierte Daten, doch in der Agrarforschung liegen viele wertvolle Informationen aus der veröffentlichten Literatur nur in unstrukturierten, nicht maschinenlesbaren Formaten vor. Sind diese Daten in analysefähige Datensätze umwandelbar? Und wenn ja, wie gelingt es, strukturierte und konsistente Metadaten aus wissenschaftlichen Publikationen zu extrahieren? In Use Case 2 wird dafür ein Modell entwickelt. Worauf dieser Ansatz beruht und wo das Team von Use Case 2 steht, berichtet am Montag, 3.8. um 15:00 Uhr XinXin Chen (USE Case 2 / ZALF): „AI-based data extraction from literature for agroecosystem modelling„
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