Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reconstructing Materials Tetrahedron: Challenges in Materials Information Extraction

論文の概要: Reconstructing Materials Tetrahedron: Challenges in Materials Information Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08383v3
Date: Fri, 26 Apr 2024 19:12:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 00:44:51.393486
Title: Reconstructing Materials Tetrahedron: Challenges in Materials Information Extraction
Title（参考訳）: テトラエドロン : 材料情報抽出の課題
Authors: Kausik Hira, Mohd Zaki, Dhruvil Sheth, Mausam, N M Anoop Krishnan,
Abstract要約: 材料科学文献からの自動情報抽出における課題を論じ,定量化し,文書化する。この情報は、表、テキスト、画像などの複数のフォーマットに分散し、レポートスタイルの統一性はほとんど、あるいは全くない。本研究は,IEが材料知識基盤を開発する上で,その課題に一貫した形で対処する上で,研究者に刺激を与えるものであることを願っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.489721319567025
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The discovery of new materials has a documented history of propelling human progress for centuries and more. The behaviour of a material is a function of its composition, structure, and properties, which further depend on its processing and testing conditions. Recent developments in deep learning and natural language processing have enabled information extraction at scale from published literature such as peer-reviewed publications, books, and patents. However, this information is spread in multiple formats, such as tables, text, and images, and with little or no uniformity in reporting style giving rise to several machine learning challenges. Here, we discuss, quantify, and document these challenges in automated information extraction (IE) from materials science literature towards the creation of a large materials science knowledge base. Specifically, we focus on IE from text and tables and outline several challenges with examples. We hope the present work inspires researchers to address the challenges in a coherent fashion, providing a fillip to IE towards developing a materials knowledge base.
Abstract（参考訳）: 新しい素材の発見は、何世紀にもわたって人類の進歩を推進してきた歴史が記録されている。材料の挙動は、その組成、構造、特性の関数であり、さらにその処理や試験条件に依存する。近年のディープラーニングと自然言語処理の進歩は、ピアレビューされた出版物、書籍、特許などの出版物から大規模に情報抽出を可能にしている。しかし、この情報はテーブル、テキスト、画像などの複数のフォーマットに分散しており、レポートスタイルの統一性はほとんど、あるいは全くないため、いくつかの機械学習課題が発生する。本稿では,材料科学文献から大規模材料科学知識基盤の創出までの自動情報抽出(IE)におけるこれらの課題について論じ,定量化し,文書化する。具体的には、テキストとテーブルからIEに焦点を当て、いくつかの課題を例で概説する。本研究は,IEが材料知識基盤を開発する上で,その課題に一貫した形で対処する上で,研究者に刺激を与えるものであることを願っている。

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