利用大语言模型收集与分析金属有机框架性质数据集
材料科学
2024-04-23 v1
摘要
本研究致力于从科学文献中高效收集实验性金属有机框架数据，以解决难以获取数据的问题，并提升材料科学机器学习研究中可用信息的质量。利用一系列先进的大语言模型，我们开发了一种系统方法，将 MOF 数据提取并组织为结构化格式。我们的方法成功汇编了来自 40,000 多篇研究论文的信息，创建了一个全面且即开即用的数据集。研究结果表明，在提升 MOF 研究领域机器学习预测准确性方面，纳入实验数据相比仅依赖模拟数据具有显著优势。
引用
@article{arxiv.2404.13053,
title = {Harnessing Large Language Model to collect and analyze Metal-organic framework property dataset},
author = {Wonseok Lee and Yeonghun Kang and Taeun Bae and Jihan Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13053},
year = {2024}
}