論文の概要: ChemMiner: A Large Language Model Agent System for Chemical Literature Data Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12993v2
• Date: Mon, 30 Jun 2025 08:19:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.302659
• Title: ChemMiner: A Large Language Model Agent System for Chemical Literature Data Mining
• Title（参考訳）: ChemMiner: 化学文献データマイニングのための大規模言語モデルエージェントシステム
• Authors: Kexin Chen, Yuyang Du, Junyou Li, Hanqun Cao, Menghao Guo, Xilin Dang, Lanqing Li, Jiezhong Qiu, Pheng Ann Heng, Guangyong Chen,
• Abstract要約: ChemMinerは、文学から化学データを抽出するエンドツーエンドのフレームワークである。 ChemMinerには、コア参照マッピングのためのテキスト分析エージェント、非テキスト情報抽出のためのマルチモーダルエージェント、データ生成のための合成分析エージェントの3つの特殊エージェントが組み込まれている。 実験の結果,ヒト化学者に匹敵する反応同定率を示すとともに,高い精度,リコール,F1スコアで処理時間を著しく短縮した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.15126714863963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of AI-assisted chemical synthesis tools requires comprehensive datasets covering diverse reaction types, yet current high-throughput experimental (HTE) approaches are expensive and limited in scope. Chemical literature represents a vast, underexplored data source containing thousands of reactions published annually. However, extracting reaction information from literature faces significant challenges including varied writing styles, complex coreference relationships, and multimodal information presentation. This paper proposes ChemMiner, a novel end-to-end framework leveraging multiple agents powered by large language models (LLMs) to extract high-fidelity chemical data from literature. ChemMiner incorporates three specialized agents: a text analysis agent for coreference mapping, a multimodal agent for non-textual information extraction, and a synthesis analysis agent for data generation. Furthermore, we developed a comprehensive benchmark with expert-annotated chemical literature to evaluate both extraction efficiency and precision. Experimental results demonstrate reaction identification rates comparable to human chemists while significantly reducing processing time, with high accuracy, recall, and F1 scores. Our open-sourced benchmark facilitates future research in chemical literature data mining.
• Abstract（参考訳）: AI支援化学合成ツールの開発には、多様な反応タイプをカバーする包括的なデータセットが必要であるが、現在のハイスループット実験(HTE)アプローチは高価でスコープが限られている。 化学文献は、毎年発行される何千もの反応を含む膨大な、未調査のデータ源である。 しかし、文献から反応情報を抽出することは、様々な書体スタイル、複雑なコア参照関係、マルチモーダル情報提示など、重大な課題に直面している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をベースとした複数エージェントを応用し,文献から高忠実な化学データを抽出する,新たなエンドツーエンドフレームワークであるChemMinerを提案する。 ChemMinerには、コア参照マッピングのためのテキスト分析エージェント、非テキスト情報抽出のためのマルチモーダルエージェント、データ生成のための合成分析エージェントの3つの特殊エージェントが組み込まれている。 さらに, 抽出効率と精度を両立させるため, 専門家による化学文献を用いた総合的なベンチマークを作成した。 実験の結果,ヒト化学者に匹敵する反応同定率を示すとともに,高い精度,リコール,F1スコアで処理時間を著しく短縮した。 我々のオープンソースベンチマークは、化学文献データマイニングの今後の研究を促進する。

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