本文提出了一种基于Grobid-superconductors的自动提取超导材料及性能的方法，建立了包含40324条记录的SuperCon2数据库。研究利用人工智能和深度学习模型提升超导材料的预测精度，发现新型交替磁性材料，并探讨数据偏差对模型的影响，推动高温超导体的发现，展示了机器学习在材料科学中的应用潜力。