論文の概要: Flexible, Model-Agnostic Method for Materials Data Extraction from Text Using General Purpose Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04914v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 19:56:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 17:14:29.957952
• Title: Flexible, Model-Agnostic Method for Materials Data Extraction from Text Using General Purpose Language Models
• Title（参考訳）: 汎用言語モデルを用いたテキストからの材料データ抽出のためのフレキシブル・モデル非依存手法
• Authors: Maciej P. Polak, Shrey Modi, Anna Latosinska, Jinming Zhang, Ching-Wen Wang, Shanonan Wang, Ayan Deep Hazra, and Dane Morgan
• Abstract要約: 研究論文の全文から資料データを抽出し,モデストサイズのデータベースの開発に適した簡易な手法を提案する。 この方法は完全に自動化されているが、1つの人間支援ステップを除いては、通常はわずか数時間の人的労働を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8431877864777444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and comprehensive material databases extracted from research papers are critical for materials science and engineering but require significant human effort to develop. In this paper we present a simple method of extracting materials data from full texts of research papers suitable for quickly developing modest-sized databases. The method requires minimal to no coding, prior knowledge about the extracted property, or model training, and provides high recall and almost perfect precision in the resultant database. The method is fully automated except for one human-assisted step, which typically requires just a few hours of human labor. The method builds on top of natural language processing and large general language models but can work with almost any such model. The language models GPT-3/3.5, bart and DeBERTaV3 are evaluated here for comparison. We provide a detailed detailed analysis of the methods performance in extracting bulk modulus data, obtaining up to 90% precision at 96% recall, depending on the amount of human effort involved. We then demonstrate the methods broader effectiveness by developing a database of critical cooling rates for metallic glasses.
• Abstract（参考訳）: 研究論文から抽出された正確で包括的な材料データベースは材料科学と工学にとって重要であるが、開発にはかなりの人的努力を要する。 本稿では,小型データベースを迅速に開発するための研究論文の全文から資料データを抽出する簡易な方法を提案する。 この方法は、最小限のコーディング、抽出されたプロパティに関する事前知識、モデルトレーニングを必要とし、結果データベースに高いリコールとほぼ完全な精度を提供する。 この方法は完全に自動化されているが、人間の助けを必要とするステップは1つしかない。 この手法は自然言語処理と大規模汎用言語モデルの上に構築されるが、ほとんどどんなモデルでも動作可能である。 言語モデルgpt-3/3.5, bart, debertav3の比較を行った。 本研究では, バルク弾性率データを抽出する手法の詳細な解析を行い, 作業量に応じて, 96%のリコールで最大90%の精度が得られることを示した。 次に, 金属ガラスの臨界冷却速度データベースを開発することにより, 幅広い有効性を示す。

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