論文の概要: A general-purpose material property data extraction pipeline from large polymer corpora using Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13136v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 03:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 16:08:02.140155
• Title: A general-purpose material property data extraction pipeline from large polymer corpora using Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理を用いた大型高分子コーパスからの汎用材料特性データ抽出パイプライン
• Authors: Pranav Shetty, Arunkumar Chitteth Rajan, Christopher Kuenneth, Sonkakshi Gupta, Lakshmi Prerana Panchumarti, Lauren Holm, Chao Zhang, and Rampi Ramprasad
• Abstract要約: 本研究では, 自然言語処理手法を用いて, 高分子文学の抽象資料から材料特性データを自動的に抽出した。 60時間で13万件の抄録から30万件の資料を入手した。 抽出したデータは、燃料電池、スーパーキャパシタ、高分子太陽電池など様々な用途で分析された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.688077134982731
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ever-increasing number of materials science articles makes it hard to infer chemistry-structure-property relations from published literature. We used natural language processing (NLP) methods to automatically extract material property data from the abstracts of polymer literature. As a component of our pipeline, we trained MaterialsBERT, a language model, using 2.4 million materials science abstracts, which outperforms other baseline models in three out of five named entity recognition datasets when used as the encoder for text. Using this pipeline, we obtained ~300,000 material property records from ~130,000 abstracts in 60 hours. The extracted data was analyzed for a diverse range of applications such as fuel cells, supercapacitors, and polymer solar cells to recover non-trivial insights. The data extracted through our pipeline is made available through a web platform at https://polymerscholar.org which can be used to locate material property data recorded in abstracts conveniently. This work demonstrates the feasibility of an automatic pipeline that starts from published literature and ends with a complete set of extracted material property information.
• Abstract（参考訳）: 材料科学の論文がますます増え続けているため、出版文献から化学構造と物性の関係を推測することは困難である。 自然言語処理 (nlp) 法を用いて, 高分子論文の要約から材料特性データを自動的に抽出した。 パイプラインのコンポーネントとして、240万の材料科学抽象化を使用して言語モデルである MaterialsBERT をトレーニングし、テキストのエンコーダとして使用する場合、5つの名前のエンティティ認識データセットのうち3つで、他のベースラインモデルよりも優れていることを確認しました。 このパイプラインを使って、60時間で約130,000の抽象概念から約30万の物質的特性記録を得た。 抽出されたデータは燃料電池、スーパーキャパシタ、高分子太陽電池などの様々な用途で分析され、非自明な洞察を回復した。 私たちのパイプラインから抽出されたデータは、https://polymerscholar.orgのwebプラットフォームを通じて入手できます。 本研究は、出版文献から始まり、抽出された材料特性情報の完全なセットで終わる自動パイプラインの実現可能性を示す。

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