論文の概要: MatGD: Materials Graph Digitizer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12806v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 07:19:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:46:25.649523
- Title: MatGD: Materials Graph Digitizer
- Title（参考訳）: MatGD: マテリアルグラフディジタイザ
- Authors: Jaewoong Lee, Wonseok Lee, Jihan Kim
- Abstract要約: MatGD(Material Graph Digitizer)は、科学グラフからデータラインをデジタル化するツールである。
62,534枚のうち、MOF、501,045枚が採掘された。
本ツールでは,伝説的マーカーとテキスト検出において99%以上の精度で性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4857235004269165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We have developed MatGD (Material Graph Digitizer), which is a tool for
digitizing a data line from scientific graphs. The algorithm behind the tool
consists of four steps: (1) identifying graphs within subfigures, (2)
separating axes and data sections, (3) discerning the data lines by eliminating
irrelevant graph objects and matching with the legend, and (4) data extraction
and saving. From the 62,534 papers in the areas of batteries, catalysis, and
MOFs, 501,045 figures were mined. Remarkably, our tool showcased performance
with over 99% accuracy in legend marker and text detection. Moreover, its
capability for data line separation stood at 66%, which is much higher compared
to other existing figure mining tools. We believe that this tool will be
integral to collecting both past and future data from publications, and these
data can be used to train various machine learning models that can enhance
material predictions and new materials discovery.
- Abstract（参考訳）: 我々は科学グラフからデータ線をデジタル化するツールであるMatGD(Material Graph Digitizer)を開発した。
ツールの背後にあるアルゴリズムは,(1)サブフィギュア内のグラフの識別,(2)軸とデータセクションの分離,(3)無関係なグラフオブジェクトの排除と伝説とのマッチングによるデータ行の識別,(4)データの抽出と保存,の4段階からなる。
バッテリー、触媒、mofの領域で62,534件の論文から501,045件の数字が採掘された。
また,レジェンドマーカーとテキスト検出では,99%以上の精度で性能を実証した。
さらに、データ線を分離する能力は66%で、他のフィギュアマイニングツールよりもはるかに高い。
我々は、このツールが出版物から過去と将来のデータを集めるのに不可欠であると信じており、これらのデータは、材料予測と新しい材料発見を強化する様々な機械学習モデルのトレーニングに使用できる。
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