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/2504.18880v3
• Date: Fri, 08 Aug 2025 08:35:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 14:17:29.30325
• 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, Xiaotian Huang, Haiyang He, Pengxu Pan, Ying Fang, Zhanglin Li, Haipu Li, Jingjing Yao,
• Abstract要約: 原記事や結晶コードを読み取って,それらを標準化された合成表に変換する,大規模言語駆動システムMOFh6を提案する。 MOFh6は、99%の抽出精度を達成し、5大出版社で94.1%の短縮を解決し、0.93 +/- 0.01の精度を維持した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.285805877963645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately identifying the synthesis conditions of metal-organic frameworks (MOFs) is essential for guiding experimental design, yet remains challenging because relevant information in the literature is often scattered, inconsistent, and difficult to interpret. We present MOFh6, a large language model driven system that reads raw articles or crystal codes and converts them into standardized synthesis tables. It links related descriptions across paragraphs, unifies ligand abbreviations with full names, and outputs structured parameters ready for use. MOFh6 achieved 99% extraction accuracy, resolved 94.1% of abbreviation cases across five major publishers, and maintained a precision of 0.93 +/- 0.01. Processing a full text takes 9.6 s, locating synthesis descriptions 36 s, with 100 papers processed for USD 4.24. By replacing static database lookups with real-time extraction, MOFh6 reshapes MOF synthesis research, accelerating the conversion of literature knowledge into practical synthesis protocols and enabling scalable, data-driven 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, 実験設計の指導に不可欠であるが, 文献中の関連情報がしばしば散在し, 矛盾し, 解釈が難しいため, 依然として困難である。 原記事や結晶コードを読み取って,それらを標準化された合成表に変換する,大規模言語モデル駆動システムMOFh6を提案する。 それは、段落間の関連する記述をリンクし、リガンドの略語をフルネームに統一し、使用する準備ができている構造化パラメータを出力する。 MOFh6は、99%の抽出精度を達成し、5大出版社で94.1%の短縮を解決し、0.93 +/- 0.01の精度を維持した。 完全なテキストの処理には9.6秒かかり、合成記述は36秒で、100の論文はUSD 4.24で処理される。 静的データベースのルックアップをリアルタイム抽出に置き換えることで、MOFh6はMOF合成の研究を歓迎し、文献知識の実用的な合成プロトコルへの変換を加速し、スケーラブルでデータ駆動の材料発見を可能にする。

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