論文の概要: Text-to-Battery Recipe: A language modeling-based protocol for automatic battery recipe extraction and retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15459v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 08:15:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 15:40:55.050710
- Title: Text-to-Battery Recipe: A language modeling-based protocol for automatic battery recipe extraction and retrieval
- Title（参考訳）: Text-to-Battery Recipe: 自動バッテリレシピ抽出と検索のための言語モデリングベースのプロトコル
- Authors: Daeun Lee, Jaewoong Choi, Hiroshi Mizuseki, Byungju Lee,
- Abstract要約: 本稿では,エンド・ツー・エンドのバッテリレシピの自動抽出のための言語モデリングベースのプロトコルであるText-to-Battery Recipe (T2BR)を提案する。
提案プロトコルは,バッテリ材料文献のレビューを著しく加速し,バッテリ設計・開発におけるイノベーションを触媒する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3498018871204245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies have increasingly applied natural language processing (NLP) to automatically extract experimental research data from the extensive battery materials literature. Despite the complex process involved in battery manufacturing -- from material synthesis to cell assembly -- there has been no comprehensive study systematically organizing this information. In response, we propose a language modeling-based protocol, Text-to-Battery Recipe (T2BR), for the automatic extraction of end-to-end battery recipes, validated using a case study on batteries containing LiFePO4 cathode material. We report machine learning-based paper filtering models, screening 2,174 relevant papers from the keyword-based search results, and unsupervised topic models to identify 2,876 paragraphs related to cathode synthesis and 2,958 paragraphs related to cell assembly. Then, focusing on the two topics, two deep learning-based named entity recognition models are developed to extract a total of 30 entities -- including precursors, active materials, and synthesis methods -- achieving F1 scores of 88.18% and 94.61%. The accurate extraction of entities enables the systematic generation of 165 end-toend recipes of LiFePO4 batteries. Our protocol and results offer valuable insights into specific trends, such as associations between precursor materials and synthesis methods, or combinations between different precursor materials. We anticipate that our findings will serve as a foundational knowledge base for facilitating battery-recipe information retrieval. The proposed protocol will significantly accelerate the review of battery material literature and catalyze innovations in battery design and development.
- Abstract（参考訳）: 近年, 自然言語処理(NLP)を用いて, 実験データを自動的に抽出する研究が盛んに行われている。
材料合成から細胞組み立てまで、バッテリー製造に関わる複雑なプロセスにもかかわらず、この情報を体系的に整理する包括的な研究は行われていない。
そこで本研究では,LiFePO4陰極材料を含む電池のケーススタディを用いて,エンド・ツー・エンドの電池レシピの自動抽出を行うための言語モデリングベースのプロトコルであるText-to-Battery Recipe (T2BR)を提案する。
本稿では,機械学習に基づく紙フィルタリングモデル,キーワードベースの検索結果から2,174件の関連論文の検索,および,カソード合成に関連する2,876件のトピックモデル,セルアセンブリに関連する2,958件のトピックモデルについて報告する。
次に2つのトピックに焦点をあてて、前駆体、活性物質、合成方法を含む合計30個のエンティティを抽出し、F1スコア88.18%、94.61%を得る。
エンティティの正確な抽出により、LiFePO4電池の165のエンドツーエンドレシピを体系的に生成することができる。
我々のプロトコルと結果は、前駆体と合成方法の関連や、異なる前駆体との組み合わせなど、特定のトレンドに関する貴重な洞察を提供する。
本研究の成果は,バッテリレシピ情報検索の基盤となることを期待する。
提案プロトコルは,バッテリ材料文献のレビューを著しく加速し,バッテリ設計・開発におけるイノベーションを触媒する。
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