論文の概要: From Text to Insight: Large Language Models for Materials Science Data Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16867v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 22:23:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 15:22:45.457623
- Title: From Text to Insight: Large Language Models for Materials Science Data Extraction
- Title（参考訳）: テキストからインサイトへ:材料科学データ抽出のための大規模言語モデル
- Authors: Mara Schilling-Wilhelmi, Martiño Ríos-García, Sherjeel Shabih, María Victoria Gil, Santiago Miret, Christoph T. Koch, José A. Márquez, Kevin Maik Jablonka,
- Abstract要約: 科学知識の大部分は、構造化されていない自然言語に存在する。
構造化データは革新的で体系的な材料設計に不可欠である。
大きな言語モデル(LLM)の出現は、大きな変化を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.08853418443192
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The vast majority of materials science knowledge exists in unstructured natural language, yet structured data is crucial for innovative and systematic materials design. Traditionally, the field has relied on manual curation and partial automation for data extraction for specific use cases. The advent of large language models (LLMs) represents a significant shift, potentially enabling efficient extraction of structured, actionable data from unstructured text by non-experts. While applying LLMs to materials science data extraction presents unique challenges, domain knowledge offers opportunities to guide and validate LLM outputs. This review provides a comprehensive overview of LLM-based structured data extraction in materials science, synthesizing current knowledge and outlining future directions. We address the lack of standardized guidelines and present frameworks for leveraging the synergy between LLMs and materials science expertise. This work serves as a foundational resource for researchers aiming to harness LLMs for data-driven materials research. The insights presented here could significantly enhance how researchers across disciplines access and utilize scientific information, potentially accelerating the development of novel materials for critical societal needs.
- Abstract（参考訳）: 科学知識の大部分は構造化されていない自然言語に存在するが、構造化データは革新的で体系的な材料設計に不可欠である。
伝統的に、フィールドは特定のユースケースのためのデータ抽出のための手動のキュレーションと部分的な自動化に依存してきた。
大規模言語モデル(LLM)の出現は、非専門家による非構造化テキストから構造化された、実行可能なデータの効率的な抽出を可能にする可能性のある、大きな変化を示している。
LLMを材料科学データ抽出に適用することは、ユニークな課題を提示する一方で、ドメイン知識はLLM出力をガイドし、検証する機会を提供する。
本総説では, 材料科学におけるLCMに基づく構造化データ抽出, 現状の知識の合成, 今後の方向性の概要について概説する。
我々は, LLMと材料科学の専門知識の相乗効果を活用するための標準化されたガイドラインの欠如に対処する。
この研究は、LLMをデータ駆動材料研究に活用することを目的とした研究者の基盤資源として機能する。
ここで提示された洞察は、研究者が科学情報にアクセスし活用する方法を大幅に強化し、重要な社会的ニーズのための新しい材料の開発を加速させる可能性がある。
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