論文の概要: A Multi-Agent System Enables Versatile Information Extraction from the Chemical Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20230v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 02:55:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.85206
• Title: A Multi-Agent System Enables Versatile Information Extraction from the Chemical Literature
• Title（参考訳）: 化学文献からの揮発性情報抽出が可能なマルチエージェントシステム
• Authors: Yufan Chen, Ching Ting Leung, Bowen Yu, Jianwei Sun, Yong Huang, Linyan Li, Hao Chen, Hanyu Gao,
• Abstract要約: 我々は,堅牢かつ自動化された化学情報抽出のためのマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) ベースのマルチエージェントシステムを開発した。 文献から得られた高精細なマルチモーダル化学反応画像のベンチマークデータセットにおいて,本システムは80.8%のF1スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.306442315850878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To fully expedite AI-powered chemical research, high-quality chemical databases are the cornerstone. Automatic extraction of chemical information from the literature is essential for constructing reaction databases, but it is currently limited by the multimodality and style variability of chemical information. In this work, we developed a multimodal large language model (MLLM)-based multi-agent system for robust and automated chemical information extraction. It utilizes the MLLM's strong reasoning capability to understand the structure of diverse chemical graphics, decompose the extraction task into sub-tasks, and coordinate a set of specialized agents, each combining the capabilities of the MLLM with the precise, domain-specific strengths of dedicated tools, to solve them accurately and integrate the results into a unified output. Our system achieved an F1 score of 80.8% on a benchmark dataset of sophisticated multimodal chemical reaction graphics from the literature, surpassing the previous state-of-the-art model (F1 score of 35.6%) by a significant margin. Additionally, it demonstrated consistent improvements in key sub-tasks, including molecular image recognition, reaction image parsing, named entity recognition and text-based reaction extraction. This work is a critical step toward automated chemical information extraction into structured datasets, which will be a strong promoter of AI-driven chemical research.
• Abstract（参考訳）: AIを利用した化学研究を徹底的に進めるためには、高品質な化学データベースが基礎となる。 文献からの化学情報の自動抽出は, 反応データベースの構築に不可欠であるが, 現在, 化学情報の多様性, スタイルの変動性に制限されている。 本研究では, マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) を用いた, 堅牢かつ自動的な化学情報抽出システムを開発した。 MLLMの強力な推論能力を利用して、多様な化学画像の構造を理解し、抽出タスクをサブタスクに分解し、特殊エージェントのセットを調整し、それぞれがMLLMの能力と専門ツールの正確なドメイン固有の強度を組み合わせて、それらを正確に解き、結果を統一された出力に統合する。 文献から得られた高精細なマルチモーダル化学反応画像のベンチマークデータセットでは,F1スコアが80.8%に達し,従来の最先端モデル(F1スコアは35.6%)をかなり上回った。 さらに、分子画像認識、反応画像解析、名前付きエンティティ認識、テキストベースの反応抽出など、キーサブタスクにおける一貫した改善が示された。 この研究は、AI駆動の化学研究の強力な推進者となる構造化データセットへの化学情報の自動抽出に向けた重要なステップである。

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