Fugu-MT 論文翻訳(概要): PcMSP: A Dataset for Scientific Action Graphs Extraction from Polycrystalline Materials Synthesis Procedure Text

論文の概要: PcMSP: A Dataset for Scientific Action Graphs Extraction from Polycrystalline Materials Synthesis Procedure Text

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12401v1
Date: Sat, 22 Oct 2022 09:43:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-25 16:10:09.777858
Title: PcMSP: A Dataset for Scientific Action Graphs Extraction from Polycrystalline Materials Synthesis Procedure Text
Title（参考訳）: PcMSP:多結晶材料合成プロセステキストから科学行動グラフを抽出するデータセット
Authors: Xianjun Yang, Ya Zhuo, Julia Zuo, Xinlu Zhang, Stephen Wilson, Linda Petzold
Abstract要約: このデータセットは、実験段落から抽出された合成文と、エンティティの言及と文内関係を同時に含んでいる。 PcMSPコーパスの品質を保証する2段階の人間アノテーションとアノテーション間合意研究を行った。本稿では,4つの自然言語処理タスクを紹介する。文分類,名前付きエンティティ認識,関係分類,エンティティと関係の合同抽出である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9573380763700712
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Scientific action graphs extraction from materials synthesis procedures is important for reproducible research, machine automation, and material prediction. But the lack of annotated data has hindered progress in this field. We demonstrate an effort to annotate Polycrystalline Materials Synthesis Procedures (PcMSP) from 305 open access scientific articles for the construction of synthesis action graphs. This is a new dataset for material science information extraction that simultaneously contains the synthesis sentences extracted from the experimental paragraphs, as well as the entity mentions and intra-sentence relations. A two-step human annotation and inter-annotator agreement study guarantee the high quality of the PcMSP corpus. We introduce four natural language processing tasks: sentence classification, named entity recognition, relation classification, and joint extraction of entities and relations. Comprehensive experiments validate the effectiveness of several state-of-the-art models for these challenges while leaving large space for improvement. We also perform the error analysis and point out some unique challenges that require further investigation. We will release our annotation scheme, the corpus, and codes to the research community to alleviate the scarcity of labeled data in this domain.
Abstract（参考訳）: 材料合成プロセスから抽出した科学行動グラフは再現可能な研究、機械の自動化、材料予測に重要である。しかし、注釈付きデータの欠如はこの分野の進歩を妨げている。本稿では,305個のオープンアクセス科学論文から多結晶材料合成法 (PcMSP) をアノテートして合成作用グラフを構築する。本論文は、実験段落から抽出した合成文と、実体言及と文内関係を同時に含む、物質科学情報抽出のための新しいデータセットである。 PcMSPコーパスの品質を保証する2段階の人間アノテーションとアノテーション間合意研究を行った。自然言語処理タスクとして, 文分類, 名前付きエンティティ認識, 関係分類, エンティティと関係の協調抽出という4つのタスクを導入する。包括的な実験は、これらの課題に対する最先端モデルの有効性を検証し、改善のための大きなスペースを残している。また、エラー分析を行い、さらなる調査を必要とするいくつかのユニークな課題を指摘します。この領域におけるラベル付きデータの不足を軽減するため、私たちのアノテーションスキーム、コーパス、コードを研究コミュニティに公開します。

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