論文の概要: Accelerated materials language processing enabled by GPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09354v1
- Date: Fri, 18 Aug 2023 07:31:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 14:05:14.522542
- Title: Accelerated materials language processing enabled by GPT
- Title（参考訳）: GPTによる加速材料言語処理
- Authors: Jaewoong Choi, Byungju Lee
- Abstract要約: 我々は材料言語処理のための生成変換器(GPT)対応パイプラインを開発した。
まず、関連する文書をスクリーニングするためのGPT対応文書分類手法を開発する。
第二に、NERタスクでは、エンティティ中心のプロンプトを設計し、そのほとんどを学習することで、パフォーマンスが改善された。
最後に,GPT対応抽出QAモデルを開発し,性能の向上とアノテーションの自動修正の可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.518792725397679
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Materials language processing (MLP) is one of the key facilitators of
materials science research, as it enables the extraction of structured
information from massive materials science literature. Prior works suggested
high-performance MLP models for text classification, named entity recognition
(NER), and extractive question answering (QA), which require complex model
architecture, exhaustive fine-tuning and a large number of human-labelled
datasets. In this study, we develop generative pretrained transformer
(GPT)-enabled pipelines where the complex architectures of prior MLP models are
replaced with strategic designs of prompt engineering. First, we develop a
GPT-enabled document classification method for screening relevant documents,
achieving comparable accuracy and reliability compared to prior models, with
only small dataset. Secondly, for NER task, we design an entity-centric
prompts, and learning few-shot of them improved the performance on most of
entities in three open datasets. Finally, we develop an GPT-enabled extractive
QA model, which provides improved performance and shows the possibility of
automatically correcting annotations. While our findings confirm the potential
of GPT-enabled MLP models as well as their value in terms of reliability and
practicability, our scientific methods and systematic approach are applicable
to any materials science domain to accelerate the information extraction of
scientific literature.
- Abstract（参考訳）: 材料言語処理 (mlp) は, 大量の材料科学文献から構造化情報の抽出を可能にするため, 材料科学研究の重要な推進要因の一つである。
先行研究は、テキスト分類のための高性能なMLPモデル、名前付きエンティティ認識(NER)、複雑なモデルアーキテクチャ、徹底的な微調整、多数の人間ラベル付きデータセットを必要とする抽出質問応答(QA)を提案する。
本研究では,従来のMLPモデルの複雑なアーキテクチャを,プロンプトエンジニアリングの戦略的設計に置き換えた生成事前学習型トランスフォーマ(GPT)対応パイプラインを開発する。
まず,関連する文書を識別するためのgpt対応文書分類法を開発し,従来モデルと同等の精度と信頼性を,少ないデータセットで達成する。
第二に、NERタスクでは、エンティティ中心のプロンプトを設計し、3つのオープンデータセット内のほとんどのエンティティのパフォーマンスを改善した。
最後に,GPT対応抽出QAモデルを開発し,性能の向上とアノテーションの自動修正の可能性を示す。
本研究は, GPT対応MPPモデルの可能性と信頼性, 実用性の観点から評価すると共に, 科学的手法と体系的アプローチは, 科学文献の情報抽出を促進するため, あらゆる材料分野に適用可能である。
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