論文の概要: MaTableGPT: GPT-based Table Data Extractor from Materials Science Literature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05431v1
- Date: Sat, 8 Jun 2024 10:31:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 19:45:22.152267
- Title: MaTableGPT: GPT-based Table Data Extractor from Materials Science Literature
- Title（参考訳）: MaTableGPT: GPTベースのテーブルデータエクストラクタ
- Authors: Gyeong Hoon Yi, Jiwoo Choi, Hyeongyun Song, Olivia Miano, Jaewoong Choi, Kihoon Bang, Byungju Lee, Seok Su Sohn, David Buttler, Anna Hiszpanski, Sang Soo Han, Donghun Kim,
- Abstract要約: MaTableGPTは、材料科学文献からGPTベースのテーブルデータ抽出器である。
MaTableGPTは、テーブルデータ表現とテーブル分割のキー戦略を特徴とし、GPTの理解を深める。
MaTableGPTは96.8%までの抽出精度(全F1スコア)を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.112601971471553
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Efficiently extracting data from tables in the scientific literature is pivotal for building large-scale databases. However, the tables reported in materials science papers exist in highly diverse forms; thus, rule-based extractions are an ineffective approach. To overcome this challenge, we present MaTableGPT, which is a GPT-based table data extractor from the materials science literature. MaTableGPT features key strategies of table data representation and table splitting for better GPT comprehension and filtering hallucinated information through follow-up questions. When applied to a vast volume of water splitting catalysis literature, MaTableGPT achieved an extraction accuracy (total F1 score) of up to 96.8%. Through comprehensive evaluations of the GPT usage cost, labeling cost, and extraction accuracy for the learning methods of zero-shot, few-shot and fine-tuning, we present a Pareto-front mapping where the few-shot learning method was found to be the most balanced solution owing to both its high extraction accuracy (total F1 score>95%) and low cost (GPT usage cost of 5.97 US dollars and labeling cost of 10 I/O paired examples). The statistical analyses conducted on the database generated by MaTableGPT revealed valuable insights into the distribution of the overpotential and elemental utilization across the reported catalysts in the water splitting literature.
- Abstract（参考訳）: 科学文献の表から効率的にデータを抽出することは、大規模データベースを構築する上で重要である。
しかし、物質科学論文に報告されている表は、非常に多様な形で存在するため、ルールベースの抽出は非効率なアプローチである。
この課題を克服するために,材料科学文献からGPTベースのテーブルデータ抽出装置であるMaTableGPTを提案する。
MaTableGPTは、テーブルデータ表現とテーブル分割の鍵となる戦略を特徴とし、GPTの理解を改善し、フォローアップ質問を通じて幻覚情報をフィルタリングする。
大量の水分解触媒の文献に適用すると、MaTableGPTは96.8%の抽出精度(全F1スコア)を達成した。
ゼロショット, 少数ショット, 微調整の学習方法について, GPT使用コスト, ラベル付けコスト, 抽出精度を総合的に評価することにより, 高抽出精度(F1スコア>95%)と低コスト(GPT使用コスト5.97USドル, ラベル付けコスト10I/Oペア化例)の両面から, 少ショット学習法が最もバランスの取れた解であることが判明したパレートフロントマッピングを提案する。
MaTableGPT が生成したデータベース上で行った統計分析により,水分離文学において報告された触媒間での過電位および元素利用の分布について,貴重な知見が得られた。
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