論文の概要: MatScIE: An automated tool for the generation of databases of methods
and parameters used in the computational materials science literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06819v2
- Date: Sat, 23 Jan 2021 03:30:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 05:56:34.791788
- Title: MatScIE: An automated tool for the generation of databases of methods
and parameters used in the computational materials science literature
- Title（参考訳）: matscie: 計算材料科学文献における手法とパラメータのデータベース生成のための自動化ツール
- Authors: Souradip Guha, Ankan Mullick, Jatin Agrawal, Swetarekha Ram, Samir
Ghui, Seung-Cheol Lee, Satadeep Bhattacharjee, Pawan Goyal
- Abstract要約: MatScIEは、材料科学文献から関連情報を抽出し、構造化されたデータベースを作成する。
ユーザーは公開された記事をアップロードし、このツールから取得した情報を閲覧/ダウンロードすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.217605474243695
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The number of published articles in the field of materials science is growing
rapidly every year. This comparatively unstructured data source, which contains
a large amount of information, has a restriction on its re-usability, as the
information needed to carry out further calculations using the data in it must
be extracted manually. It is very important to obtain valid and contextually
correct information from the online (offline) data, as it can be useful not
only to generate inputs for further calculations, but also to incorporate them
into a querying framework. Retaining this context as a priority, we have
developed an automated tool, MatScIE (Material Scince Information Extractor)
that can extract relevant information from material science literature and make
a structured database that is much easier to use for material simulations.
Specifically, we extract the material details, methods, code, parameters, and
structure from the various research articles. Finally, we created a web
application where users can upload published articles and view/download the
information obtained from this tool and can create their own databases for
their personal uses.
- Abstract（参考訳）: 材料科学の分野における論文の発行数は毎年急増している。
この比較的非構造化データソースは、大量の情報を含んでいるが、そのデータを用いてさらなる計算を行うために必要な情報は手動で抽出する必要があるため、その再利用性に制限がある。
オンライン(オフライン)データから有効かつ文脈的に正しい情報を取得することは非常に重要であり、さらなる計算のために入力を生成するだけでなく、クエリフレームワークに組み込むのにも有用である。
このコンテキストを優先として,物質科学文献から関連情報を抽出し,物質シミュレーションに利用しやすい構造化データベースを構築するための自動ツールであるMatScIE(Material Scince Information Exctor)を開発した。
具体的には,様々な研究論文から材料の詳細,方法,コード,パラメータ,構造を抽出する。
最後に、公開記事をアップロードし、このツールから得られた情報を閲覧/ダウンロードし、個人利用のために独自のデータベースを作成することができるウェブアプリケーションを作成しました。
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