論文の概要: Reshaping MOFs text mining with a dynamic multi-agents framework of large language model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18880v2
• Date: Fri, 25 Jul 2025 10:08:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 14:14:27.054519
• Title: Reshaping MOFs text mining with a dynamic multi-agents framework of large language model
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの動的マルチエージェントフレームワークによるMOFテキストマイニングの再構築
• Authors: Zuhong Lin, Daoyuan Ren, Kai Ran, Jing Sun, Songlin Yu, Xuefeng Bai, Xiaotiang Huang, Haiyang He, Pengxu Pan, Xiaohang Zhang, Ying Fang, Tianying Wang, Minli Wu, Zhanglin Li, Xiaochuan Zhang, Haipu Li, Jingjing Yao,
• Abstract要約: 合成知識の抽出,構造化,適用を目的とした大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステムMOFh6を提案する。 MoFh6は合成データの解析において99%の精度を達成し、複雑な共参照の94.1%を解決している。 単一のフルテキスト文書を9.6秒で処理し、構造化された合成記述を36秒以内にローカライズする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.150905688058796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately identifying synthesis conditions for metal-organic frameworks (MOFs) remains a critical bottleneck in materials research, as translating literature-derived knowledge into actionable insights is hindered by the unstructured and heterogeneous nature of scientific texts. Here we present MOFh6, a large language model (LLM)-based multi-agent system designed to extract, structure, and apply synthesis knowledge from diverse input formats, including raw literature and crystal codes. Built on gpt-4o-mini and fine-tuned with up to few-shot expert-annotated data, MOFh6 achieves 99% accuracy in synthesis data parsing and resolves 94.1% of complex co-reference abbreviations. It processes a single full-text document in 9.6 seconds and localizes structured synthesis descriptions within 36 seconds, with the cost per 100 papers reduced to USD 4.24, a 76% saving over existing systems. By addressing long-standing limitations in cross-paragraph semantic fusion and terminology standardization, MOFh6 reshapes the LLM-based paradigm for MOF synthesis research, transforming static retrieval into an integrated and dynamic knowledge acquisition process. This shift bridges the gap between scientific literature and actionable synthesis design, providing a scalable framework for accelerating materials discovery.
• Abstract（参考訳）: 金属-有機フレームワーク(MOF)の正確な合成条件の同定は、文献由来の知識を実用的な洞察に翻訳することは、科学的テキストの非構造的で異質な性質によって妨げられるため、材料研究において重要なボトルネックとなっている。 ここでは,大規模言語モデル(LLM)に基づく多エージェントシステムであるMOFh6について述べる。 gpt-4o-mini上に構築され、最大数ショットのエキスパートアノテートデータで微調整されたMOFh6は、合成データの解析において99%の精度を達成し、94.1%の複雑なコレファレンス短縮を解決している。 単一のフルテキスト文書を9.6秒で処理し、構造化された合成記述を36秒以内にローカライズする。 クロスパラグラフのセマンティックフュージョンと用語の標準化における長年の制限に対処することにより、MOFh6は、静的検索を統合的で動的な知識獲得プロセスに変換するMOF合成研究のためのLLMベースのパラダイムを再考する。 このシフトは、科学文献と実行可能な合成設計のギャップを埋め、材料発見を加速するためのスケーラブルなフレームワークを提供する。

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