論文の概要: Extracting Structured Seed-Mediated Gold Nanorod Growth Procedures from Literature with GPT-3

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13846v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 22:21:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 15:03:09.687967
• Title: Extracting Structured Seed-Mediated Gold Nanorod Growth Procedures from Literature with GPT-3
• Title（参考訳）: GPT-3による構造化金ナノロッド成長プロセスの抽出
• Authors: Nicholas Walker, John Dagdelen, Kevin Cruse, Sanghoon Lee, Samuel Gleason, Alexander Dunn, Gerbrand Ceder, A. Paul Alivisatos, Kristin A. Persson, Anubhav Jain
• Abstract要約: 1,137枚の紙から抽出した11,644個のエンティティのデータセットを作成した。 1,137枚の紙から抽出した11,644個のエンティティのデータセットを作成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.59930033705221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although gold nanorods have been the subject of much research, the pathways for controlling their shape and thereby their optical properties remain largely heuristically understood. Although it is apparent that the simultaneous presence of and interaction between various reagents during synthesis control these properties, computational and experimental approaches for exploring the synthesis space can be either intractable or too time-consuming in practice. This motivates an alternative approach leveraging the wealth of synthesis information already embedded in the body of scientific literature by developing tools to extract relevant structured data in an automated, high-throughput manner. To that end, we present an approach using the powerful GPT-3 language model to extract structured multi-step seed-mediated growth procedures and outcomes for gold nanorods from unstructured scientific text. GPT-3 prompt completions are fine-tuned to predict synthesis templates in the form of JSON documents from unstructured text input with an overall accuracy of $86\%$. The performance is notable, considering the model is performing simultaneous entity recognition and relation extraction. We present a dataset of 11,644 entities extracted from 1,137 papers, resulting in 268 papers with at least one complete seed-mediated gold nanorod growth procedure and outcome for a total of 332 complete procedures.
• Abstract（参考訳）: 金ナノロッドは多くの研究の対象となっているが、その形状と光学的性質を制御するための経路はほとんどヒューリスティックに理解されている。 合成中の様々な試薬の同時存在と相互作用がこれらの特性を制御することは明らかであるが、合成空間を探索するための計算的および実験的アプローチは、実際は難易度または時間がかかりすぎる。 これは、科学文献に埋め込まれた豊富な合成情報を活用し、関連する構造化データを自動的かつ高スループットで抽出するツールを開発する別のアプローチを動機付ける。 そこで本研究では,強力なgpt-3言語モデルを用いて,非構造化科学文献から金ナノロッドの成長過程と結果を抽出する手法を提案する。 GPT-3のプロンプト補完は、JSONドキュメントの形式で、構造化されていないテキスト入力から合成テンプレートを予測するように微調整される。 モデルがエンティティ認識と関係抽出を同時に行うことを考えると、パフォーマンスは注目に値する。 1,137の論文から抽出された11,644の実体のデータセットを提示する。その結果、少なくとも1つの完全な種媒介金ナノロッド成長手順を含む268の論文と、合計332の完全な手順の結果が得られた。

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