MOLE: Metadata Extraction and Validation in Scientific Papers Using LLMs

📄 arXiv: 2505.19800v2 📥 PDF

作者: Zaid Alyafeai, Maged S. Al-Shaibani, Bernard Ghanem

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-09-18)

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💡 一句话要点

提出MOLE框架以自动提取科学论文中的元数据

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 元数据提取 大型语言模型 自动化处理 科学论文 模式驱动 验证机制 少量学习

📋 核心要点

  1. 现有方法如Masader依赖手动标注，效率低且难以扩展，无法满足快速增长的科学研究需求。
  2. MOLE框架利用大型语言模型自动提取科学论文中的元数据，采用模式驱动的方法处理多种输入格式。
  3. 实验结果表明，现代LLMs在元数据提取任务中表现出色，尤其是在上下文长度和少量学习方面的应用，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

元数据提取对于数据集的编目和保存至关重要，能够有效促进研究发现和可重复性，尤其是在科学研究快速增长的背景下。虽然Masader为从阿拉伯语NLP数据集的学术文章中提取多种元数据属性奠定了基础，但其方法依赖于手动标注。本文提出了MOLE框架，利用大型语言模型（LLMs）自动提取非阿拉伯语科学论文中的元数据属性。该框架采用基于模式的方法，处理多种输入格式的完整文档，并结合强大的验证机制以确保输出的一致性。此外，本文还引入了一个新的基准，以评估该任务的研究进展。通过对上下文长度、少量学习和网页浏览集成的系统分析，我们展示了现代LLMs在自动化此任务中的良好表现，强调了未来进一步改进以确保一致和可靠性能的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有元数据提取方法依赖手动标注的问题，导致效率低下和扩展性差，尤其是在非阿拉伯语科学论文中。

核心思路：MOLE框架通过利用大型语言模型（LLMs）实现自动化元数据提取，采用模式驱动的方法以处理多种输入格式，减少人工干预，提高提取效率和准确性。

技术框架：MOLE的整体架构包括数据输入模块、元数据提取模块和验证模块。数据输入模块负责接收不同格式的科学论文，元数据提取模块利用LLMs进行信息提取，验证模块则确保输出结果的一致性和准确性。

关键创新：MOLE的主要创新在于将大型语言模型应用于元数据提取任务，显著提高了提取的自动化程度和准确性，与传统依赖手动标注的方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，MOLE采用了特定的损失函数来优化提取结果，并通过调整上下文长度和少量学习策略来提升模型的性能，确保在不同输入条件下的稳定性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，MOLE框架在元数据提取任务中表现优异，尤其是在上下文长度和少量学习的设置下，现代LLMs的性能提升显著，具体性能数据尚未披露，但整体趋势表明其在自动化提取方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学研究数据集的管理、文献检索系统的优化以及学术出版物的自动化处理。MOLE框架的自动化能力能够显著提高元数据提取的效率，促进研究成果的共享与再利用，未来可能对科学研究的可持续发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Metadata extraction is essential for cataloging and preserving datasets, enabling effective research discovery and reproducibility, especially given the current exponential growth in scientific research. While Masader (Alyafeai et al.,2021) laid the groundwork for extracting a wide range of metadata attributes from Arabic NLP datasets' scholarly articles, it relies heavily on manual annotation. In this paper, we present MOLE, a framework that leverages Large Language Models (LLMs) to automatically extract metadata attributes from scientific papers covering datasets of languages other than Arabic. Our schema-driven methodology processes entire documents across multiple input formats and incorporates robust validation mechanisms for consistent output. Additionally, we introduce a new benchmark to evaluate the research progress on this task. Through systematic analysis of context length, few-shot learning, and web browsing integration, we demonstrate that modern LLMs show promising results in automating this task, highlighting the need for further future work improvements to ensure consistent and reliable performance. We release the code: https://github.com/IVUL-KAUST/MOLE and dataset: https://huggingface.co/datasets/IVUL-KAUST/MOLE for the research community.