論文データのMaterials Informaticsに向けた自然言語処理―超電導材料開発を例に―

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門

発行日: 2024/09/01

タイトル(英語): Natural Language Processing for Materials Informatics of Literature Data―Examples in the Superconducting Material Development―

著者名: 桂　ゆかり（（国研）物質・材料研究機構／筑波大学／（国研）理化学研究所）

著者名(英語): Yukari Katsura (National Institute for Materials Science/University of Tsukuba/Institute of Physical and Chemical Research)

キーワード: マテリアルズインフォマティクス，テキストデータマイニング，自然言語処理，大規模言語モデル，超電導材料　　materials informatics，text & data mining，natural language processing，large language models，superconductors

要約(英語): As an emerging style of materials science, we discussed the basic and recent natural language processing technologies, that can be used to collect large experimental dataset for materials informatics. We introduce the classical text-mining for the development of material database, and the approaches to accelerate the automatic data extraction by using recent large language models (LLM). Then we demonstrate how to use the commercial large language models including ChatGPT, by directly asking the LLM how to improve the critical current properties of MgB2 superconducting wires. By comparing LLM-generated outputs, we analyze word selection and the occurrence of hallucination. Finally, we demonstrate an example to use LLMs effectively, to get inspirations for the development of the best superconducting wire in the history.

本誌: 電気学会論文誌A（基礎・材料・共通部門誌） Vol.144 No.9 （2024） 特集：超電導材料創出に向けたインフォマティクス応用の最前線

本誌掲載ページ: 350-359 p

原稿種別: 解説／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejfms/144/9/144_350/_article/-char/ja/