論文の概要: ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and Prediction of MOF
Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11296v1
- Date: Tue, 20 Jun 2023 05:20:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 15:44:37.648813
- Title: ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and Prediction of MOF
Synthesis
- Title（参考訳）: テキストマイニングのためのチャットGPT化学アシスタントとMOF合成予測
- Authors: Zhiling Zheng, Oufan Zhang, Christian Borgs, Jennifer T. Chayes, Omar
M. Yaghi
- Abstract要約: 我々は、金属-有機フレームワーク(MOF)合成条件のテキストマイニングの自動化において、ChatGPTを誘導するために、即時エンジニアリングを使用する。
これはChatGPTが情報を幻覚させる傾向を効果的に緩和する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6889526065328493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We use prompt engineering to guide ChatGPT in the automation of text mining
of metal-organic frameworks (MOFs) synthesis conditions from diverse formats
and styles of the scientific literature. This effectively mitigates ChatGPT's
tendency to hallucinate information -- an issue that previously made the use of
Large Language Models (LLMs) in scientific fields challenging. Our approach
involves the development of a workflow implementing three different processes
for text mining, programmed by ChatGPT itself. All of them enable parsing,
searching, filtering, classification, summarization, and data unification with
different tradeoffs between labor, speed, and accuracy. We deploy this system
to extract 26,257 distinct synthesis parameters pertaining to approximately 800
MOFs sourced from peer-reviewed research articles. This process incorporates
our ChemPrompt Engineering strategy to instruct ChatGPT in text mining,
resulting in impressive precision, recall, and F1 scores of 90-99%.
Furthermore, with the dataset built by text mining, we constructed a
machine-learning model with over 86% accuracy in predicting MOF experimental
crystallization outcomes and preliminarily identifying important factors in MOF
crystallization. We also developed a reliable data-grounded MOF chatbot to
answer questions on chemical reactions and synthesis procedures. Given that the
process of using ChatGPT reliably mines and tabulates diverse MOF synthesis
information in a unified format, while using only narrative language requiring
no coding expertise, we anticipate that our ChatGPT Chemistry Assistant will be
very useful across various other chemistry sub-disciplines.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,化学文献の様々な形式やスタイルから,金属-有機フレームワーク(MOF)合成条件のテキストマイニングの自動化におけるChatGPTの導出を行う。
これはChatGPTが情報を幻覚させる傾向を効果的に緩和するものであり、以前は科学分野で大きな言語モデル(LLM)を使用していた問題だった。
私たちのアプローチは、chatgpt自身によってプログラムされたテキストマイニングの3つの異なるプロセスを実装するワークフローの開発に関するものです。
これらはすべて、パース、検索、フィルタリング、分類、要約、データ統合を可能にする。
論文から得られた約800個のMOFに関する26,257個の異なる合成パラメータを抽出する。
このプロセスには、ChatGPTにテキストマイニングを指示するChemPrompt Engineering戦略が含まれています。
さらに,テキストマイニングによって構築されたデータセットを用いて,MOF実験結晶化結果の予測に精度86%以上の機械学習モデルを構築した。
また, 化学反応や合成過程に関する質問に答える, 信頼性の高いデータ接地型mofチャットボットを開発した。
ChatGPTを使用するプロセスは、コーディングの専門知識を必要としない物語言語のみを使用して、多様なMOF合成情報を統一形式で確実にマイニングし、集計することを考えると、我々のChatGPT化学アシスタントは、他の様々な化学分野において非常に有用であると予想される。
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