MatPROV: A Provenance Graph Dataset of Material Synthesis Extracted from Scientific Literature

📄 arXiv: 2509.01042v3 📥 PDF

作者: Hirofumi Tsuruta, Masaya Kumagai

分类: cs.LG, cs.IR

发布日期: 2025-09-01 (更新: 2025-10-21)

💡 一句话要点

提出MatPROV以解决材料合成过程结构复杂性问题

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

关键词: 材料合成 数据集 PROV-DM 图形建模 机器学习 科学文献

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于刚性模式，无法有效捕捉合成过程的结构复杂性和因果关系。
  2. 本文采用PROV-DM标准，提出MatPROV数据集，支持灵活的图形建模合成过程。
  3. MatPROV通过有向图表示合成知识，促进机器理解，推动自动化合成规划的研究。

📝 摘要（中文）

合成过程在材料研究中至关重要，直接影响材料性质。随着数据驱动方法加速材料发现，提取科学文献中的合成过程作为结构化数据的兴趣日益增加。然而，现有研究往往依赖于刚性、领域特定的模式，限制了对真实世界合成过程结构复杂性的捕捉。为了解决这些问题，本文采用国际标准PROV-DM，支持灵活的图形建模。我们提出了MatPROV，一个符合PROV-DM标准的合成过程数据集，利用大型语言模型从科学文献中提取。MatPROV通过直观的有向图捕捉材料、操作和条件之间的结构复杂性和因果关系，促进机器可解释的合成知识，为未来的自动合成规划和优化研究开辟了机会。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有合成过程提取方法的局限性，特别是无法有效捕捉合成过程的复杂结构和因果关系的问题。现有方法通常依赖于固定的领域特定模式，限制了数据的灵活性和适用性。

核心思路：论文的核心思路是采用PROV-DM标准，这一国际标准支持灵活的图形建模，能够更好地表示合成过程中的复杂关系。通过这种方式，合成过程不仅可以被结构化，还能反映出材料、操作和条件之间的因果关系。

技术框架：整体架构包括数据提取、结构化建模和图形表示三个主要模块。首先，利用大型语言模型从科学文献中提取合成过程信息；其次，依据PROV-DM标准对提取的信息进行结构化；最后，通过有向图的形式展示合成过程的复杂性和因果关系。

关键创新：最重要的技术创新在于采用PROV-DM标准进行合成过程建模，这与现有方法的线性序列假设本质上不同，能够更全面地捕捉合成过程的多样性和复杂性。

关键设计：在设计上，论文强调了对合成过程的灵活建模，采用了图形表示方法，确保了数据的可解释性和机器可读性。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多技术细节。

📊 实验亮点

实验结果表明，MatPROV能够有效捕捉合成过程的复杂性，提供比现有方法更丰富的结构信息。具体性能数据和对比基线在摘要中未详细列出，需参考原文以获取更全面的实验结果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括材料科学、化学合成和自动化实验室。通过提供机器可解释的合成知识，MatPROV可以促进自动化合成规划和优化，提升材料发现的效率和准确性。未来，该方法可能在智能材料设计和个性化材料开发中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Synthesis procedures play a critical role in materials research, as they directly affect material properties. With data-driven approaches increasingly accelerating materials discovery, there is growing interest in extracting synthesis procedures from scientific literature as structured data. However, existing studies often rely on rigid, domain-specific schemas with predefined fields for structuring synthesis procedures or assume that synthesis procedures are linear sequences of operations, which limits their ability to capture the structural complexity of real-world procedures. To address these limitations, we adopt PROV-DM, an international standard for provenance information, which supports flexible, graph-based modeling of procedures. We present MatPROV, a dataset of PROV-DM-compliant synthesis procedures extracted from scientific literature using large language models. MatPROV captures structural complexities and causal relationships among materials, operations, and conditions through visually intuitive directed graphs. This representation enables machine-interpretable synthesis knowledge, opening opportunities for future research such as automated synthesis planning and optimization.