📖 AI 总结

本文针对气候文献增长快于人工审阅速度、而社会临界点证据通常仅散见于长文档个别段落的问题，提出了一套开放、模块化的Transformer框架，可在段落级别自动检测并结构化此类证据。该框架整合五个组件：用于切分的DistilBERT边界分割器、经迭代增强的RoBERTa分类器、用于改写检测段落的Mistral 7B、依据五项已发表社会临界点标准打分的LLaMA 3.2 3B，以及用于语义检索的Milvus向量库，并通过Streamlit界面与MinIO存储封装为可部署流程。在163段GPT-4.1标注基准和51段专家复核集上，分割器以6.137的九指标综合得分优于三种对比方法；调优后的RoBERTa在全基准上准确率71.4%、Cohen's kappa为0.337，在带标签段落上准确率达87.5%、kappa为0.742，优于气候领域专用模型和未调优语言模型。该工作为气候社会临界点证据的系统化发现与组织提供了可复用的自动化方案。

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