論文の概要: Text to Band Gap: Pre-trained Language Models as Encoders for Semiconductor Band Gap Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03456v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 00:56:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:11.170619
• Title: Text to Band Gap: Pre-trained Language Models as Encoders for Semiconductor Band Gap Prediction
• Title（参考訳）: テキストからバンドギャップ:半導体バンドギャップ予測のためのエンコーダとしての事前学習言語モデル
• Authors: Ying-Ting Yeh, Janghoon Ock, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: 本研究では,半導体材料のバンドギャップを予測するためのエンコーダとしてのトランスフォーマーベース言語モデルについて検討する。 そこで我々は,ChatGPT APIを用いて生成した特徴と自然言語テキストを組み合わせた形式付き文字列の2つの形式で資料記述を生成する。 自然言語処理タスクに基づいて事前訓練されたRoBERTaモデルは,予測タスクのエンコーダとして効果的に動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.349503549199403
• License:
• Abstract: In this study, we explore the use of a transformer-based language model as an encoder to predict the band gaps of semiconductor materials directly from their text descriptions. Quantum chemistry simulations, including Density Functional Theory (DFT), are computationally intensive and time-consuming, which limits their practicality for high-throughput material screening, particularly for complex systems. Shallow machine learning (ML) models, while effective, often require extensive data preprocessing to convert non-numerical material properties into numerical inputs. In contrast, our approach leverages textual data directly, bypassing the need for complex feature engineering. We generate material descriptions in two formats: formatted strings combining features and natural language text generated using the ChatGPT API. We demonstrate that the RoBERTa model, pre-trained on natural language processing tasks, performs effectively as an encoder for prediction tasks. With minimal fine-tuning, it achieves a mean absolute error (MAE) of approximately 0.33 eV, performing better than shallow machine learning models such as Support Vector Regression, Random Forest, and XGBoost. Even when only the linear regression head is trained while keeping the RoBERTa encoder layers frozen, the accuracy remains nearly identical to that of the fully trained model. This demonstrates that the pre-trained RoBERTa encoder is highly adaptable for processing domain-specific text related to material properties, such as the band gap, significantly reducing the need for extensive retraining. This study highlights the potential of transformer-based language models to serve as efficient and versatile encoders for semiconductor materials property prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 半導体材料のバンドギャップをテキスト記述から直接予測するエンコーダとして, トランスフォーマに基づく言語モデルを提案する。 密度汎関数理論(DFT)を含む量子化学シミュレーションは計算集約的で時間を要するもので、特に複雑なシステムにおいて、高スループットの物質スクリーニングにおいてその実用性を制限する。 浅層機械学習(ML)モデルは有効であるが、非数値的な材料特性を数値入力に変換するために、広範囲なデータ前処理を必要とすることが多い。 対照的に、我々のアプローチは、複雑な機能エンジニアリングの必要性を回避し、テキストデータを直接活用する。 そこで我々は,ChatGPT APIを用いて生成した特徴と自然言語テキストを組み合わせた形式付き文字列の2つの形式で資料記述を生成する。 自然言語処理タスクに基づいて事前訓練されたRoBERTaモデルは,予測タスクのエンコーダとして効果的に動作することを示す。 最小限の微調整により、平均絶対誤差(MAE)は約0.33eVに達し、Support Vector Regression、Random Forest、XGBoostといった浅い機械学習モデルよりも優れている。 RoBERTaエンコーダ層を凍結させながら線形回帰ヘッドのみをトレーニングしても、精度は十分に訓練されたモデルとほぼ同じである。 このことは、事前トレーニングされたRoBERTaエンコーダが、帯域ギャップなどの材料特性に関連するドメイン固有テキストの処理に高い適応性を示し、広範囲な再トレーニングの必要性を著しく低減している。 本研究は, 半導体材料特性予測タスクにおいて, 効率的な多用途エンコーダとして機能するトランスフォーマーベース言語モデルの可能性を明らかにする。

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