論文の概要: MatKB: Semantic Search for Polycrystalline Materials Synthesis Procedures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05597v1
• Date: Sat, 11 Feb 2023 04:18:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 19:36:51.945571
• Title: MatKB: Semantic Search for Polycrystalline Materials Synthesis Procedures
• Title（参考訳）: MatKB:多結晶材料合成プロセスのセマンティック検索
• Authors: Xianjun Yang, Stephen Wilson, Linda Petzold
• Abstract要約: 私たちのゴールは、多結晶材料分野の何百万もの研究論文から構造化された知識を自動的にマイニングすることです。 提案手法は,エンティティ認識や文書分類などのNLP技術を利用して関連情報を抽出する。 得られた知識ベースは検索エンジンに統合され、ユーザーはGoogleのような従来の検索エンジンよりも精度の高い特定の材料、プロパティ、実験に関する情報を検索できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel approach to knowledge extraction and retrieval using Natural Language Processing (NLP) techniques for material science. Our goal is to automatically mine structured knowledge from millions of research articles in the field of polycrystalline materials and make it easily accessible to the broader community. The proposed method leverages NLP techniques such as entity recognition and document classification to extract relevant information and build an extensive knowledge base, from a collection of 9.5 Million publications. The resulting knowledge base is integrated into a search engine, which enables users to search for information about specific materials, properties, and experiments with greater precision than traditional search engines like Google. We hope our results can enable material scientists quickly locate desired experimental procedures, compare their differences, and even inspire them to design new experiments. Our website will be available at Github \footnote{https://github.com/Xianjun-Yang/PcMSP.git} soon.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語処理(NLP)技術を用いた知識抽出と検索のための新しい手法を提案する。 我々の目標は、多結晶材料分野の何百万もの研究論文から構造化された知識を自動的に抽出し、より広いコミュニティに容易にアクセスできるようにすることです。 提案手法は、エンティティ認識や文書分類などのNLP技術を利用して、関連情報を抽出し、950万冊の出版物から広範な知識基盤を構築する。 得られた知識ベースは検索エンジンに統合され、ユーザーはGoogleのような従来の検索エンジンよりも精度の高い特定の材料、プロパティ、実験に関する情報を検索できる。 我々は、物質科学者が望ましい実験手順を素早く見つけ、相違点を比較し、新しい実験をデザインすることさえできることを期待している。 私たちのwebサイトはもうすぐgithub \footnote{https://github.com/xianjun-yang/pcmsp.git}で入手できる。

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