WaterSeek：用大型语言模型从水处理文献中自动提取结构化数据的创新框架

WaterSeek是一个轻量级框架，利用大型语言模型从电化学水处理文献中提取结构化数据，旨在解决该领域文献数据提取效率低、格式不统一导致的“数据孤岛”问题，支持标准化数据库构建、机器学习建模和降解动力学可解释分析，为推动电化学水处理研究提供关键技术支撑。

电化学水处理技术是环境工程领域重要研究方向，但文献数量庞大且增长迅速，传统人工数据提取耗时费力且易出错；不同研究的数据格式、单位和报告方式差异大，导致数据难以整合比较，形成“数据孤岛”，严重阻碍系统性分析和机器学习建模发展，高效准确提取标准化数据成为领域关键瓶颈。

WaterSeek是专门为电化学水处理文献设计的轻量级数据提取框架，核心创新在于结合大型语言模型的自然语言理解能力与领域专业知识，实现非结构化文本到结构化数据的自动化转换；设计目标明确，不仅识别提取关键实验参数，还确保数据标准化，便于后续数据库构建和机器学习分析，通过预定义实体类型和关系模式准确识别污染物种类、降解条件等核心信息。

文献预处理模块

对输入文献进行PDF文本提取、段落分割、句子边界识别，准确识别标题、摘要、实验方法等关键章节，为后续提取奠定基础。

实体识别与关系抽取

通过精心设计的提示工程策略引导语言模型识别化学物质名称、浓度数值等特定科学实体，利用上下文理解能力处理多样表述（如不同浓度表述方式）。

数据标准化与验证

内置单位转换模块统一单位，包含数据验证机制通过交叉检查和合理性判断识别标记提取错误。

反应级数与速率常数提取

自动识别文献中报告的动力学模型参数（反应级数、速率常数、半衰期等），为跨研究比较分析提供数据基础。

影响因素关联分析

整合多源文献数据，分析电极材料类型、电流密度、溶液pH值、温度等条件参数与降解效率的定量关系，发现传统单研究难以观察到的规律。

数据库构建

输出的结构化数据可导入关系型或图数据库，构建可查询、可扩展的文献知识库，支持关键词检索和基于实体关系的复杂查询。

预测模型开发

标准化数据直接用于机器学习模型训练验证，支持降解效率预测、最优操作条件推荐等模型开发，加速技术优化和新应用开发。

WaterSeek为环境工程领域文献数据挖掘提供有效解决方案，提高数据提取效率和准确性，建立可扩展可复现的处理流程；帮助研究人员专注科学分析，减少数据整理时间，推动领域知识共享和跨研究比较；未来随着大语言模型能力提升和领域适配深入，有望在更多科学领域应用，加速科学发现。