為了進一步擴大語料庫並提高提取和分類的準確性，可以採取以下幾個策略：
多來源數據收集：除了從開放獲取的期刊文章中提取數據外，還可以考慮從專利、技術報告、會議論文和其他科學文獻中收集相關資料。這樣可以增加語料庫的多樣性，涵蓋更多的溶劑和鈣鈦礦合成方法。
增強數據標註：利用專家知識對提取的數據進行標註和驗證，確保數據的準確性和可靠性。這可以通過建立一個專家評審小組來實現，對提取的數據進行質量控制。
使用增強學習技術：通過增強學習方法來優化提取和分類模型，讓模型在不斷的迭代中學習如何更好地識別和分類溶劑的特性。
擴展語言模型的訓練數據：對於大型語言模型（LLM），可以考慮使用更多的化學和材料科學相關的文本進行再訓練或微調，以提高模型對特定領域的理解和準確性。
整合多模態數據：結合結構化數據（如化學結構的SMILES表示）和非結構化數據（如文本描述），以提高模型的綜合判斷能力。