[3Rin4] インタラクティブ1

[3Rin4-60] 論文中に記載される合成プロセスの抽出手法の提案と全固体電池分野での評価

〇國吉 房貴^1,2、牧野 晃平^2,3、小澤 順^1,2、三輪 誠^2,3 (1.パナソニック株式会社、2.国立研究開発法人産業技術総合研究所、3.豊田工業大学)

キーワード：マテリアルズ・インフォマティクス、テキストマイニング、コーパスアノテーション

無機材料の分野では，計算機による実験設計の自動化を実現するため，材料の合成プロセスデータが必要とされている．しかし，多くの材料合成プロセスは，論文中に自然言語として記載されている．そこで本研究では，深層学習ベースの固有表現抽出器とルールベースの関係抽出器を組み合わせた合成プロセス抽出フレームワークを提案する．さらに，全固体電池分野の論文を用いて作成した検証用コーパスを用いた実験により，我々のフレームワークが，合成プロセス抽出において高い抽出性能を達成できたことを示す．