論文の概要: Dynamic In-context Learning with Conversational Models for Data Extraction and Materials Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10448v1
• Date: Thu, 16 May 2024 21:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 17:21:37.718439
• Title: Dynamic In-context Learning with Conversational Models for Data Extraction and Materials Property Prediction
• Title（参考訳）: データ抽出と材料特性予測のための会話モデルを用いた動的インコンテキスト学習
• Authors: Chinedu Ekuma,
• Abstract要約: PropertyExtractorは、ゼロショットと数ショットのインコンテキスト学習をブレンドしたオープンソースのツールである。 材料データに対する試験では,誤差率約10%の精度とリコールが93%以上であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of natural language processing and large language models (LLMs) has revolutionized the extraction of data from unstructured scholarly papers. However, ensuring data trustworthiness remains a significant challenge. In this paper, we introduce PropertyExtractor, an open-source tool that leverages advanced conversational LLMs like Google Gemini-Pro and OpenAI GPT-4, blends zero-shot with few-shot in-context learning, and employs engineered prompts for the dynamic refinement of structured information hierarchies, enabling autonomous, efficient, scalable, and accurate identification, extraction, and verification of material property data. Our tests on material data demonstrate precision and recall exceeding 93% with an error rate of approximately 10%, highlighting the effectiveness and versatility of the toolkit. We apply PropertyExtractor to generate a database of 2D material thicknesses, a critical parameter for device integration. The rapid evolution of the field has outpaced both experimental measurements and computational methods, creating a significant data gap. Our work addresses this gap and showcases the potential of PropertyExtractor as a reliable and efficient tool for the autonomous generation of diverse material property databases, advancing the field.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理と大規模言語モデル(LLM)の出現は、構造化されていない学術論文からのデータの抽出に革命をもたらした。 しかし、データの信頼性を確保することは重要な課題である。 本稿では,Google Gemini-ProやOpenAI GPT-4といった高度な対話型LLMを活用するオープンソースツールであるPropertyExtractorを導入し,ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習をブレンドし,構造化情報階層の動的洗練のための技術的プロンプトを用いて,自律的かつ効率的でスケーラブルで正確な材料特性データの識別,抽出,検証を可能にする。 本試験では,約10%の誤差率で精度とリコールが93%を超えることを示し,ツールキットの有効性と汎用性を強調した。 デバイス統合のための重要なパラメータである2次元材料厚みのデータベースを生成するためにPropertyExtractorを適用した。 フィールドの急速な進化は、実験的な測定と計算方法の両方を上回り、重要なデータギャップを生み出した。 我々の研究は、このギャップに対処し、多種多様な資産データベースを自動生成するための信頼性と効率的なツールとしてのPropertyExtractorの可能性を示し、フィールドを前進させます。

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