MaterioMiner -- An ontology-based text mining dataset for extraction of process-structure-property entities
作者: Ali Riza Durmaz, Akhil Thomas, Lokesh Mishra, Rachana Niranjan Murthy, Thomas Straub
分类: cs.CL, cond-mat.mtrl-sci
发布日期: 2024-08-05
💡 一句话要点
提出MaterioMiner数据集，用于材料科学领域过程-结构-性质实体抽取。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 材料科学 文本挖掘 本体 数据集 命名实体识别
📋 核心要点
- 现有方法缺乏连接材料科学本体与文本的数据集，阻碍了神经符号模型在此领域的应用。
- MaterioMiner数据集通过将材料力学本体概念与文本实体关联，实现细粒度的材料科学知识表示。
- 实验验证了数据集在命名实体识别模型训练中的可行性，并展示了其在材料科学领域的应用潜力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型能够学习语言和其中信息的可靠统计表示，而本体是符号知识表示，可以理想地补充前者。这项关键交叉领域的研究依赖于将本体和文本语料库结合的数据集，以支持神经符号模型的训练和全面基准测试。我们提出了MaterioMiner数据集和链接的材料力学本体，其中材料力学领域的本体概念与文献语料库中的文本实体相关联。该数据集的另一个显著特点是其精细的标注粒度。具体来说，三个评估者在四篇出版物中手动标注了179个不同的类别，总共标注和整理了2191个实体。提出了因果组成-过程-微观结构-性质关系的符号表示的概念性工作。我们探讨了三个评估者之间的标注一致性，并对预训练模型进行了微调，以展示命名实体识别模型训练的可行性。重用该数据集可以促进材料语言模型的训练和基准测试、自动本体构建以及从文本数据生成知识图谱。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决材料科学领域中，缺乏连接本体知识与文本信息的数据集的问题。现有方法难以有效利用领域知识，进行细粒度的过程-结构-性质实体抽取，阻碍了神经符号模型在材料科学领域的应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的、细粒度标注的MaterioMiner数据集，该数据集将材料力学本体概念与文本实体进行关联。通过这种方式，可以将符号知识表示与统计语言模型相结合，从而提高材料科学领域知识抽取和推理的准确性和效率。
技术框架：MaterioMiner数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 选择材料科学领域的文献语料库；2) 构建材料力学本体，定义179个不同的类别；3) 由三位评估者对语料库中的实体进行手动标注，共标注了2191个实体；4) 对标注结果进行整理和校对，确保数据质量；5) 探索因果组成-过程-微观结构-性质关系的符号表示。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个细粒度的、连接本体知识与文本信息的MaterioMiner数据集。该数据集具有以下特点：1) 标注粒度细，包含179个不同的类别；2) 标注质量高，由三位评估者进行手动标注，并进行整理和校对；3) 连接了材料力学本体，可以促进神经符号模型在材料科学领域的应用。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的材料力学本体，涵盖了材料科学领域的重要概念；2) 细粒度的标注方案，能够捕捉文本中丰富的语义信息；3) 评估者之间的标注一致性分析，确保了标注质量；4) 基于预训练模型的微调实验，验证了数据集的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了MaterioMiner数据集在命名实体识别任务中的有效性。通过对预训练模型进行微调，可以实现较高的实体识别准确率。评估者之间的标注一致性分析表明，该数据集具有较高的标注质量，为后续研究提供了可靠的数据基础。
🎯 应用场景
MaterioMiner数据集可应用于材料科学领域的知识图谱构建、材料语言模型训练、自动本体构建等任务。该数据集能够促进材料科学领域的自动化知识发现和推理，加速新材料的研发和应用，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
While large language models learn sound statistical representations of the language and information therein, ontologies are symbolic knowledge representations that can complement the former ideally. Research at this critical intersection relies on datasets that intertwine ontologies and text corpora to enable training and comprehensive benchmarking of neurosymbolic models. We present the MaterioMiner dataset and the linked materials mechanics ontology where ontological concepts from the mechanics of materials domain are associated with textual entities within the literature corpus. Another distinctive feature of the dataset is its eminently fine-granular annotation. Specifically, 179 distinct classes are manually annotated by three raters within four publications, amounting to a total of 2191 entities that were annotated and curated. Conceptual work is presented for the symbolic representation of causal composition-process-microstructure-property relationships. We explore the annotation consistency between the three raters and perform fine-tuning of pre-trained models to showcase the feasibility of named-entity recognition model training. Reusing the dataset can foster training and benchmarking of materials language models, automated ontology construction, and knowledge graph generation from textual data.