論文の概要: An Autonomous Large Language Model Agent for Chemical Literature Data Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12993v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 13:21:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 15:21:31.439673
• Title: An Autonomous Large Language Model Agent for Chemical Literature Data Mining
• Title（参考訳）: 化学文献データマイニングのための自律型大規模言語モデルエージェント
• Authors: Kexin Chen, Hanqun Cao, Junyou Li, Yuyang Du, Menghao Guo, Xin Zeng, Lanqing Li, Jiezhong Qiu, Pheng Ann Heng, Guangyong Chen
• Abstract要約: 本稿では,幅広い化学文献から高忠実度抽出が可能なエンドツーエンドAIエージェントフレームワークを提案する。 本フレームワークの有効性は,反応条件データの精度,リコール,F1スコアを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.85177362167166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chemical synthesis, which is crucial for advancing material synthesis and drug discovery, impacts various sectors including environmental science and healthcare. The rise of technology in chemistry has generated extensive chemical data, challenging researchers to discern patterns and refine synthesis processes. Artificial intelligence (AI) helps by analyzing data to optimize synthesis and increase yields. However, AI faces challenges in processing literature data due to the unstructured format and diverse writing style of chemical literature. To overcome these difficulties, we introduce an end-to-end AI agent framework capable of high-fidelity extraction from extensive chemical literature. This AI agent employs large language models (LLMs) for prompt generation and iterative optimization. It functions as a chemistry assistant, automating data collection and analysis, thereby saving manpower and enhancing performance. Our framework's efficacy is evaluated using accuracy, recall, and F1 score of reaction condition data, and we compared our method with human experts in terms of content correctness and time efficiency. The proposed approach marks a significant advancement in automating chemical literature extraction and demonstrates the potential for AI to revolutionize data management and utilization in chemistry.
• Abstract（参考訳）: 化学合成は物質合成と創薬の進歩に不可欠であり、環境科学や医療など様々な分野に影響を及ぼす。 化学における技術の台頭は広範な化学データを生み出し、研究者はパターンの識別と合成プロセスの洗練に挑戦している。 人工知能(AI)は、データを分析して合成を最適化し、収量を増加させる。 しかし、AIは、構造化されていないフォーマットと多様な化学文献の書き込みスタイルのために、文献データを処理する際の課題に直面している。 これらの課題を克服するために、幅広い化学文献から高忠実度抽出が可能なエンドツーエンドAIエージェントフレームワークを導入する。 このAIエージェントは、高速な生成と反復最適化のために大きな言語モデル(LLM)を使用する。 化学アシスタントとして機能し、データ収集と分析を自動化し、マンパワーを節約し、性能を向上させる。 提案手法の有効性は,反応条件データの正確性,リコール率,f1スコアを用いて評価し,コンテンツの正確性と時間効率の観点から人間の専門家と比較した。 提案手法は,化学文献抽出の自動化において重要な進歩であり,AIが化学におけるデータ管理と利用に革命をもたらす可能性を実証している。

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