論文の概要: Analyzing Research Trends in Inorganic Materials Literature Using NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14157v1
- Date: Sun, 27 Jun 2021 06:29:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-30 05:25:48.976694
- Title: Analyzing Research Trends in Inorganic Materials Literature Using NLP
- Title（参考訳）: NLPを用いた無機材料文学の研究動向分析
- Authors: Fusataka Kuniyoshi and Jun Ozawa and Makoto Miwa
- Abstract要約: 本研究では,材料科学文献から材料名と特性を抽出する大規模自然言語処理パイプラインを提案する。
我々は、名前付きエンティティ認識(NER)モデルをトレーニングするための301論文から抽出した836の注釈付き段落を含むコーパスを構築した。
実験の結果、このNERモデルの有用性が示され、マイクロF1スコア78.1%で抽出に成功した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.645705008293838
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the field of inorganic materials science, there is a growing demand to
extract knowledge such as physical properties and synthesis processes of
materials by machine-reading a large number of papers. This is because
materials researchers refer to many papers in order to come up with promising
terms of experiments for material synthesis. However, there are only a few
systems that can extract material names and their properties. This study
proposes a large-scale natural language processing (NLP) pipeline for
extracting material names and properties from materials science literature to
enable the search and retrieval of results in materials science. Therefore, we
propose a label definition for extracting material names and properties and
accordingly build a corpus containing 836 annotated paragraphs extracted from
301 papers for training a named entity recognition (NER) model. Experimental
results demonstrate the utility of this NER model; it achieves successful
extraction with a micro-F1 score of 78.1%. To demonstrate the efficacy of our
approach, we present a thorough evaluation on a real-world automatically
annotated corpus by applying our trained NER model to 12,895 materials science
papers. We analyze the trend in materials science by visualizing the outputs of
the NLP pipeline. For example, the country-by-year analysis indicates that in
recent years, the number of papers on "MoS2," a material used in perovskite
solar cells, has been increasing rapidly in China but decreasing in the United
States. Further, according to the conditions-by-year analysis, the processing
temperature of the catalyst material "PEDOT:PSS" is shifting below 200 degree,
and the number of reports with a processing time exceeding 5 h is increasing
slightly.
- Abstract（参考訳）: 無機材料科学の分野では、多数の論文を機械読解することで材料の物性や合成過程などの知識を抽出する需要が高まっている。
これは、材料研究者が材料合成実験の有望な用語を考案するために多くの論文を参照しているためである。
しかし、物質名とその特性を抽出できるシステムはごくわずかである。
本研究では,材料科学文献から材料名とプロパティを抽出し,材料科学における結果の検索と検索を可能にする,大規模自然言語処理パイプラインを提案する。
そこで本稿では,資料名とプロパティを抽出するラベル定義を提案し,301論文から抽出した836段落を含むコーパスを構築し,名前付きエンティティ認識(NER)モデルをトレーニングする。
実験の結果、このNERモデルの有用性が示され、マイクロF1スコア78.1%で抽出に成功した。
提案手法の有効性を示すため,12,895論文にNERモデルを適用し,実世界の自動注釈コーパスについて徹底的な評価を行った。
NLPパイプラインの出力を可視化することで材料科学のトレンドを分析する。
例えば、国家ごとの分析では、近年、ペロブスカイト太陽電池で使用される「MoS2」に関する論文の数は、中国では急速に増加しているが、米国では減少している。
さらに、条件別分析により、触媒材料「PEDOT:PSS」の処理温度が200度以下に変化し、処理時間が5hを超えるレポートの数がわずかに増加している。
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