論文の概要: MatSciBERT: A Materials Domain Language Model for Text Mining and Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15290v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 17:35:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 16:35:14.355436
• Title: MatSciBERT: A Materials Domain Language Model for Text Mining and Information Extraction
• Title（参考訳）: MatSciBERT:テキストマイニングと情報抽出のための材料ドメイン言語モデル
• Authors: Tanishq Gupta, Mohd Zaki, N. M. Anoop Krishnan, Mausam
• Abstract要約: MatSciBERTは、材料領域で出版された科学文献の大規模なコーパスに基づいて訓練された言語モデルである。 MatSciBERTは,3つの下流タスク,すなわち抽象的分類,名前付きエンティティ認識,関係抽出において,SciBERTよりも優れていることを示す。 また,MatchSciBERTの材料領域における情報抽出への応用についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.924666106089425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: An overwhelmingly large amount of knowledge in the materials domain is generated and stored as text published in peer-reviewed scientific literature. Recent developments in natural language processing, such as bidirectional encoder representations from transformers (BERT) models, provide promising tools to extract information from these texts. However, direct application of these models in the materials domain may yield suboptimal results as the models themselves may not be trained on notations and jargon that are specific to the domain. Here, we present a materials-aware language model, namely, MatSciBERT, which is trained on a large corpus of scientific literature published in the materials domain. We further evaluate the performance of MatSciBERT on three downstream tasks, namely, abstract classification, named entity recognition, and relation extraction, on different materials datasets. We show that MatSciBERT outperforms SciBERT, a language model trained on science corpus, on all the tasks. Further, we discuss some of the applications of MatSciBERT in the materials domain for extracting information, which can, in turn, contribute to materials discovery or optimization. Finally, to make the work accessible to the larger materials community, we make the pretrained and finetuned weights and the models of MatSciBERT freely accessible.
• Abstract（参考訳）: 資料領域における膨大な量の知識が生成され、査読された科学文献に掲載されるテキストとして保存される。 変換器(BERT)モデルからの双方向エンコーダ表現などの自然言語処理の最近の進歩は、これらのテキストから情報を抽出する有望なツールを提供する。 しかし、これらのモデルの材料領域への直接適用は、モデル自体がドメインに固有の表記法やジャーゴンに基づいて訓練されないため、準最適結果をもたらす可能性がある。 そこで本論文では,資料領域で発行される学術文献の大規模コーパスに基づいて学習した教材認識言語モデルであるMatSciBERTについて述べる。 さらに,異なる材料データセットにおける抽象分類,名前付きエンティティ認識,関係抽出という3つの下流タスクにおけるmatscibertの性能評価を行った。 MatSciBERTは、科学コーパスで訓練された言語モデルであるSciBERTを、全てのタスクで上回っていることを示す。 さらに,情報抽出のための材料領域におけるマットシバートの応用について検討し,材料発見や最適化に寄与する可能性について考察する。 最後に、より大きな材料コミュニティで作業が行えるようにするために、トレーニング済みおよび微調整された重量とMatSciBERTのモデルを自由に利用できるようにする。

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