論文の概要: Construction of Functional Materials Knowledge Graph in Multidisciplinary Materials Science via Large Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03080v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 21:46:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 16:22:48.185152
- Title: Construction of Functional Materials Knowledge Graph in Multidisciplinary Materials Science via Large Language Model
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた多分野材料科学における機能材料知識グラフの構築
- Authors: Yanpeng Ye, Jie Ren, Shaozhou Wang, Yuwei Wan, Imran Razzak, Tong Xie, Wenjie Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,多分野の材料知識グラフであるFMKGについて紹介する。
FMKGは、名前、フォーミュラ、頭字語、構造/位相、プロパティ、記述子、合成、評価方法、アプリケーション、ドメインを含む9つの異なるラベルに分類する。
本研究は,実践的なテキストマイニングに基づく知識管理システムの基礎となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.010933005842206
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The convergence of materials science and artificial intelligence has unlocked new opportunities for gathering, analyzing, and generating novel materials sourced from extensive scientific literature. Despite the potential benefits, persistent challenges such as manual annotation, precise extraction, and traceability issues remain. Large language models have emerged as promising solutions to address these obstacles. This paper introduces Functional Materials Knowledge Graph (FMKG), a multidisciplinary materials science knowledge graph. Through the utilization of advanced natural language processing techniques, extracting millions of entities to form triples from a corpus comprising all high-quality research papers published in the last decade. It organizes unstructured information into nine distinct labels, covering Name, Formula, Acronym, Structure/Phase, Properties, Descriptor, Synthesis, Characterization Method, Application, and Domain, seamlessly integrating papers' Digital Object Identifiers. As the latest structured database for functional materials, FMKG acts as a powerful catalyst for expediting the development of functional materials and a fundation for building a more comprehensive material knowledge graph using full paper text. Furthermore, our research lays the groundwork for practical text-mining-based knowledge management systems, not only in intricate materials systems but also applicable to other specialized domains.
- Abstract（参考訳）: 材料科学と人工知能の融合により、幅広い科学文献から得られた新しい素材を収集、分析、生成する新たな機会が開かれた。
潜在的な利点にもかかわらず、手動のアノテーション、正確な抽出、トレーサビリティの問題といった永続的な課題が残っている。
大規模な言語モデルは、これらの障害に対処するための有望な解決策として現れてきた。
本稿では,多分野の材料知識グラフであるFMKGについて紹介する。
先進的な自然言語処理技術の利用により、過去10年間に発行されたすべての高品質な研究論文からなるコーパスから何百万ものエンティティを抽出し、3つのコーパスを形成する。
非構造化情報は、名前、フォーミュラ、頭字語、構造/位相、プロパティ、記述子、合成、評価方法、アプリケーション、ドメインを含む9つの異なるラベルにまとめ、紙のデジタルオブジェクト識別子をシームレスに統合する。
機能性材料のための最新の構造化データベースとして、FMKGは機能性材料の開発を迅速化するための強力な触媒として機能し、フルペーパーテキストを用いたより包括的な材料知識グラフを構築するための基金として機能する。
さらに,本研究は,複雑な材料システムだけでなく,他の専門分野にも適用可能な,実践的なテキストマイニングベースの知識管理システムの基盤となっている。
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