MatSciRE：利用指针网络自动化材料科学知识库构建中的实体与关系抽取
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2024-01-19 v1 计算工程、金融与科学
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摘要
材料科学文献是关于各类实体（如材料和成分）以及这些实体之间各种关系（如电导率、电压等）的丰富事实信息来源。自动提取这些信息以生成材料科学知识库是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了MatSciRE（材料科学关系抽取器），一个基于指针网络的编码器-解码器框架，用于从材料科学文章中联合抽取实体和关系，形成三元组（entity1, relation, entity2）。具体地，我们针对电池材料，确定了五种关系进行工作——电导率、库仑效率、容量、电压和能量。我们提出的方法取得了比之前使用ChemDataExtractor（0.716）更好的F1分数（0.771）。MatSciRE的整体图形框架如图1所示。使用MatSciRE以实体-关系三元组的形式从材料科学文献中提取材料信息。
引用
@article{arxiv.2401.09839,
title = {MatSciRE: Leveraging Pointer Networks to Automate Entity and Relation Extraction for Material Science Knowledge-base Construction},
author = {Ankan Mullick and Akash Ghosh and G Sai Chaitanya and Samir Ghui and Tapas Nayak and Seung-Cheol Lee and Satadeep Bhattacharjee and Pawan Goyal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.09839},
year = {2024}
}