論文の概要: AutoIE: An Automated Framework for Information Extraction from Scientific Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16672v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 01:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 16:29:43.143998
• Title: AutoIE: An Automated Framework for Information Extraction from Scientific Literature
• Title（参考訳）: AutoIE:科学文献からの情報抽出のための自動化フレームワーク
• Authors: Yangyang Liu, Shoubin Li
• Abstract要約: AutoIEは科学的なPDF文書から重要データの抽出を自動化するために設計されたフレームワークである。 我々のSBERTモデルは、CoNLL04およびADEデータセット上で87.19と89.65の高いマルコF1スコアを達成する。 この研究は、分子シーブ合成におけるデータ管理と解釈の強化の道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.235887933544583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving field of scientific research, efficiently extracting key information from the burgeoning volume of scientific papers remains a formidable challenge. This paper introduces an innovative framework designed to automate the extraction of vital data from scientific PDF documents, enabling researchers to discern future research trajectories more readily. AutoIE uniquely integrates four novel components: (1) A multi-semantic feature fusion-based approach for PDF document layout analysis; (2) Advanced functional block recognition in scientific texts; (3) A synergistic technique for extracting and correlating information on molecular sieve synthesis; (4) An online learning paradigm tailored for molecular sieve literature. Our SBERT model achieves high Marco F1 scores of 87.19 and 89.65 on CoNLL04 and ADE datasets. In addition, a practical application of AutoIE in the petrochemical molecular sieve synthesis domain demonstrates its efficacy, evidenced by an impressive 78\% accuracy rate. This research paves the way for enhanced data management and interpretation in molecular sieve synthesis. It is a valuable asset for seasoned experts and newcomers in this specialized field.
• Abstract（参考訳）: 急速に発展する科学研究の分野では、急成長する科学論文から重要な情報を効率的に抽出することは、依然として困難な課題である。 本稿では,科学的なPDF文書から重要データの抽出を自動化し,研究者が今後の研究軌跡をより容易に把握することのできる,革新的なフレームワークを提案する。 AutoIEは,(1)PDF文書レイアウト解析のためのマルチセマンティックな特徴融合に基づくアプローチ,(2)科学的テキストにおける高度な機能的ブロック認識,(3)分子シーブ合成に関する情報の抽出と関連付けのための相乗的手法,(4)分子シーブ文献に適したオンライン学習パラダイム,の4つの新しい構成要素を統合する。 我々のSBERTモデルは、CoNLL04およびADEデータセット上で87.19と89.65の高いマルコF1スコアを達成する。 さらに, 石油化学分子シーブ合成ドメインにおけるAutoIEの実用的応用は, 78%の精度でその有効性を示す。 この研究は、分子シーブ合成におけるデータ管理と解釈の強化の道を開いた。 この専門分野の専門家や新参者にとって貴重な資産である。

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