論文の概要: Automated, LLM enabled extraction of synthesis details for reticular materials from scientific literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03484v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 20:08:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 19:50:51.900025
• Title: Automated, LLM enabled extraction of synthesis details for reticular materials from scientific literature
• Title（参考訳）: 科学文献からレチキュラー材料の合成詳細を自動抽出するLLM
• Authors: Viviane Torres da Silva, Alexandre Rademaker, Krystelle Lionti, Ronaldo Giro, Geisa Lima, Sandro Fiorini, Marcelo Archanjo, Breno W. Carvalho, Rodrigo Neumann, Anaximandro Souza, João Pedro Souza, Gabriela de Valnisio, Carmen Nilda Paz, Renato Cerqueira, Mathias Steiner,
• Abstract要約: LLMを用いた段落分類と情報抽出を自動化した知識抽出パイプライン(KEP)を提案する。 LLMは、微調整や訓練を必要とせず、PDF文書から化学情報を検索できることを実証する。 これらの結果は,人間のアノテーションやデータキュレーションの取り組みを減らすKEPアプローチの可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.097783516208892
• License:
• Abstract: Automated knowledge extraction from scientific literature can potentially accelerate materials discovery. We have investigated an approach for extracting synthesis protocols for reticular materials from scientific literature using large language models (LLMs). To that end, we introduce a Knowledge Extraction Pipeline (KEP) that automatizes LLM-assisted paragraph classification and information extraction. By applying prompt engineering with in-context learning (ICL) to a set of open-source LLMs, we demonstrate that LLMs can retrieve chemical information from PDF documents, without the need for fine-tuning or training and at a reduced risk of hallucination. By comparing the performance of five open-source families of LLMs in both paragraph classification and information extraction tasks, we observe excellent model performance even if only few example paragraphs are included in the ICL prompts. The results show the potential of the KEP approach for reducing human annotations and data curation efforts in automated scientific knowledge extraction.
• Abstract（参考訳）: 科学文献からの知識の自動抽出は、物質の発見を加速させる可能性がある。 本研究では, 大規模言語モデル(LLM)を用いて, 科学文献からレチキュラー材料の合成プロトコルを抽出する手法について検討した。 そこで我々は,LLMを用いた段落分類と情報抽出を自動化した知識抽出パイプライン(KEP)を提案する。 オープン・コンテクスト・ラーニング(ICL)による迅速なエンジニアリングをオープンソースLLMに適用することにより, 微調整や訓練を必要とせず, 幻覚のリスクを低減しつつ, LLMがPDF文書から化学情報を検索できることを実証した。 ICLプロンプトにいくつかの例を含まない場合でも,LLMの5つのオープンソースファミリの性能と情報抽出タスクを比較し,優れたモデル性能を観察する。 これらの結果から,自動知識抽出における人間のアノテーションやデータキュレーションの取り組みを減らすKEPアプローチの可能性が示唆された。

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