論文の概要: Automatic Extraction of Materials and Properties from Superconductors Scientific Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15600v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 01:03:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 13:29:22.962012
• Title: Automatic Extraction of Materials and Properties from Superconductors Scientific Literature
• Title（参考訳）: 超伝導体科学文献からの材料・物性の自動抽出
• Authors: Luca Foppiano, Pedro Baptista de Castro, Pedro Ortiz Suarez, Kensei Terashima, Yoshihiko Takano, Masashi Ishii
• Abstract要約: 本稿では,Grobid-superconductorsについて論じる。 SuperCon2は、37700の論文から得られた40324の資料と資産のデータベースである。 材料(又はサンプル)情報は、名前、化学式、材料クラスで表され、形状、ドーピング、成分の置換変数、基板によって特徴づけられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The automatic extraction of materials and related properties from the scientific literature is gaining attention in data-driven materials science (Materials Informatics). In this paper, we discuss Grobid-superconductors, our solution for automatically extracting superconductor material names and respective properties from text. Built as a Grobid module, it combines machine learning and heuristic approaches in a multi-step architecture that supports input data as raw text or PDF documents. Using Grobid-superconductors, we built SuperCon2, a database of 40324 materials and properties records from 37700 papers. The material (or sample) information is represented by name, chemical formula, and material class, and is characterized by shape, doping, substitution variables for components, and substrate as adjoined information. The properties include the Tc superconducting critical temperature and, when available, applied pressure with the Tc measurement method.
• Abstract（参考訳）: データ駆動材料科学 (Materials Informatics) では, 科学文献から材料や関連物質の自動抽出が注目されている。 本稿では,grobid-superconductorについて検討し,超伝導体名とその特性をテキストから自動抽出する手法について述べる。 Grobidモジュールとして構築され、機械学習とヒューリスティックなアプローチを多段階アーキテクチャで組み合わせ、入力データを原文やPDF文書としてサポートする。 グラビッドスーパーコンダクター(grobid-superconductor)を用いて、37700の論文から得られた40324の材料と特性のデータベースsupercon2を構築した。 材料(又はサンプル)情報は、名前、化学式、材料クラスで表され、形状、ドーピング、成分の置換変数、および基板を隣接する情報として特徴付けられる。 特性としては超伝導臨界温度があり、利用可能であればTc測定法で圧力を印加する。

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