从科学文献中标注与抽取全固态电池的合成过程
计算与语言
2020-02-19 v1
摘要
合成过程对于无机材料化学领域实现计算实验设计至关重要。本工作中，我们提出一个全固态电池合成过程的新语料库，以及一个用于抽取科学文献中埋藏的合成过程的自动化机器阅读系统。我们使用流图定义合成过程的表示，并从243篇论文的实验章节创建语料库。该自动化机器阅读系统由基于深度学习的序列标注器和简单的基于启发式规则的关系抽取器开发而成。我们的实验结果表明，具有最优设置的序列标注器能以0.826的宏平均F1分数检测实体，而基于规则的关系抽取器能以0.887的宏平均F1分数实现高性能。
引用
@article{arxiv.2002.07339,
title = {Annotating and Extracting Synthesis Process of All-Solid-State Batteries from Scientific Literature},
author = {Fusataka Kuniyoshi and Kohei Makino and Jun Ozawa and Makoto Miwa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.07339},
year = {2020}
}
备注
Proceedings of the 12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), Marseille, France