論文の概要: Semantic Enrichment of the Quantum Cascade Laser Properties in Text- A Knowledge Graph Generation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22996v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 13:22:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:28:01.978828
• Title: Semantic Enrichment of the Quantum Cascade Laser Properties in Text- A Knowledge Graph Generation Approach
• Title（参考訳）: テキストにおける量子カスケードレーザー特性のセマンティックエンリッチメント-知識グラフ生成アプローチ
• Authors: Deperias Kerre, Anne Laurent, Kenneth Maussang, Dickson Owuor,
• Abstract要約: テキストからQCLプロパティの知識グラフ(KG)を生成する手法を提案する。 興味深い特徴は、作業温度、レーザー設計タイプ、レーザー光出力、ヘテロ構造である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: A well structured collection of the various Quantum Cascade Laser (QCL) design and working properties data provides a platform to analyze and understand the relationships between these properties. By analyzing these relationships, we can gain insights into how different design features impact laser performance properties such as the working temperature. Most of these QCL properties are captured in scientific text. There is therefore need for efficient methodologies that can be utilized to extract QCL properties from text and generate a semantically enriched and interlinked platform where the properties can be analyzed to uncover hidden relations. There is also the need to maintain provenance and reference information on which these properties are based. Semantic Web technologies such as Ontologies and Knowledge Graphs have proven capability in providing interlinked data platforms for knowledge representation in various domains. In this paper, we propose an approach for generating a QCL properties Knowledge Graph (KG) from text for semantic enrichment of the properties. The approach is based on the QCL ontology and a Retrieval Augmented Generation (RAG) enabled information extraction pipeline based on GPT 4-Turbo language model. The properties of interest include: working temperature, laser design type, lasing frequency, laser optical power and the heterostructure. The experimental results demonstrate the feasibility and effectiveness of this approach for efficiently extracting QCL properties from unstructured text and generating a QCL properties Knowledge Graph, which has potential applications in semantic enrichment and analysis of QCL data.
• Abstract（参考訳）: 様々な量子カスケードレーザー(QCL)の設計と動作特性データのよく構造化されたコレクションは、これらの特性間の関係を分析し、理解するためのプラットフォームを提供する。 これらの関係を解析することにより、異なる設計特徴が作業温度などのレーザ性能にどのように影響するかを理解することができる。 これらのQCLの性質のほとんどは、科学的なテキストで捉えられている。 したがって、テキストからQCLプロパティを抽出し、そのプロパティを解析して隠れた関係を明らかにするための意味的にリッチで相互接続されたプラットフォームを生成するために、効率的な手法が必要である。 また、これらのプロパティがベースとなっている証明と参照情報を維持する必要がある。 OntologyやKnowledge GraphsのようなセマンティックWeb技術は、様々なドメインにおける知識表現のための相互リンクデータプラットフォームを提供する能力を証明している。 本稿では,テキストからQCLプロパティの知識グラフ(KG)を生成する手法を提案する。 このアプローチは、QCLオントロジーと、GPT 4-Turbo言語モデルに基づく検索拡張生成(RAG)可能な情報抽出パイプラインに基づいている。 興味深い特徴は、作業温度、レーザー設計タイプ、レーザー光出力、ヘテロ構造である。 実験により,非構造化テキストからQCLプロパティを効率よく抽出し,QCLプロパティを生成するための手法の有効性と有効性を示す。

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