GPTArticleExtractor：一种用于磁性材料数据库构建的自动化工作流
材料科学
2024-01-12 v1
摘要
一个全面的磁性材料数据库对于研究磁性材料的性质和发现新材料非常有价值。本文介绍了一种新颖的工作流，利用大型语言模型从科学文献中提取关键信息。从《磁学与磁性材料杂志》的22,120篇文章中，自动生成了一个包含2,035种磁性材料的数据库，其中铁磁材料占总数的76%。数据库中的每个条目都包含材料的化合物，以及相关结构（空间群、晶体结构）和磁性温度（居里温度、奈尔温度及其他转变温度）。为确保数据准确性，我们仔细将数据库中的每个条目与原始文献进行了比对，验证了每个条目的精确性和可靠性。
引用
@article{arxiv.2401.05875,
title = {GPTArticleExtractor: An Automated Workflow for Magnetic Material Database Construction},
author = {Yibo Zhang and Suman Itani and Kamal Khanal and Emmanuel Okyere and Gavin Smith and Koichiro Takahashi and Jiadong Zang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.05875},
year = {2024}
}