SynKB：面向合成流程的语义检索
计算与语言
2022-10-10 v2
摘要
在本文中，我们提出 SynKB，一个开源的、自动抽取的化学合成方案知识库。与 Reaxsys 等专有化学数据库类似，SynKB 允许化学家检索关于合成流程的结构化知识。通过利用程序性文本自然语言处理的最新进展，SynKB 支持关于反应条件的更灵活查询，从而有潜力帮助化学家在设计新合成路线时检索文献中相关反应所用的条件。使用定制的 Transformer 模型从美国和欧盟专利中描述的 600 万条合成流程自动抽取信息，我们表明对于许多查询，SynKB 比 Reaxsys 具有更高的召回率，同时保持高精度。我们计划将 SynKB 作为开源工具提供；相比之下，专有化学数据库需要昂贵的订阅。
引用
@article{arxiv.2208.07400,
title = {SynKB: Semantic Search for Synthetic Procedures},
author = {Fan Bai and Alan Ritter and Peter Madrid and Dayne Freitag and John Niekrasz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.07400},
year = {2022}
}
备注
Accepted to EMNLP 2022 Demo track