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J. Phys. Chem. C | 基于自然语言处理的材料化学文本数据库

今天为大家介绍的是来自Kamal Choudhary团队的一篇论文。在这项工作中,作者介绍了ChemNLP库,它可用于以下方面:(1)整理材料和化学文献的开放访问数据集,开发和比较传统机器学习、transformer和图神经网络模型,用于(2)对文本进行分类和聚类,(3)进行大规模文本挖掘的命名实体识别,(4)生成摘要以从摘要中生成文章标题,(5)通过标题生成文本以建议摘要,(6)与密度泛函理论数据集集成,以识别潜在的候选材料,如超导体,以及(7)开发用于文本和参考查询的网络界面。作者主要使用公开可用的arXiv和PubChem数据集,但这些工具也可以用于其他数据集。此外,随着新模型的开发,它们可以轻松集成到该库中。

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