論文の概要: Annotating and Extracting Synthesis Process of All-Solid-State Batteries
from Scientific Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07339v1
- Date: Tue, 18 Feb 2020 02:30:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 19:59:18.334909
- Title: Annotating and Extracting Synthesis Process of All-Solid-State Batteries
from Scientific Literature
- Title（参考訳）: 科学文献による全固体電池の合成過程の注釈と抽出
- Authors: Fusataka Kuniyoshi, Kohei Makino, Jun Ozawa, Makoto Miwa
- Abstract要約: 本稿では,全固体電池の合成プロセスの新たなコーパスと自動機械読み取りシステムを提案する。
本稿では,フローグラフを用いた合成プロセスの表現を定義し,243枚の論文の実験的セクションからコーパスを作成する。
この自動機械読取システムは、ディープラーニングベースのシーケンスタグと単純なルールベースの関係抽出器によって開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.443499579567069
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The synthesis process is essential for achieving computational experiment
design in the field of inorganic materials chemistry. In this work, we present
a novel corpus of the synthesis process for all-solid-state batteries and an
automated machine reading system for extracting the synthesis processes buried
in the scientific literature. We define the representation of the synthesis
processes using flow graphs, and create a corpus from the experimental sections
of 243 papers. The automated machine-reading system is developed by a deep
learning-based sequence tagger and simple heuristic rule-based relation
extractor. Our experimental results demonstrate that the sequence tagger with
the optimal setting can detect the entities with a macro-averaged F1 score of
0.826, while the rule-based relation extractor can achieve high performance
with a macro-averaged F1 score of 0.887.
- Abstract（参考訳）: 合成プロセスは無機材料化学の分野で計算実験設計を達成するために不可欠である。
本研究では,全固体電池の合成過程の新たなコーパスと,科学文献に埋もれている合成過程を抽出する自動機械読取システムを提案する。
本稿では,フローグラフを用いた合成プロセスの表現を定義し,243枚の論文の実験的セクションからコーパスを作成する。
深層学習に基づくシーケンスタガーと単純なヒューリスティックルールに基づく関係抽出器を用いて自動機械読取システムを開発した。
実験の結果, 最適設定付きシーケンスタグは, 平均F1スコア0.826のエンティティを検出でき, 規則に基づく関係抽出器は平均F1スコア0.887のエンティティを検出できることがわかった。
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