[2Xin5] インタラクティブ1

[2Xin5-15] 材料論文における電池材料の特性値グラフのアノテーションと分類

〇飯沼 直己^1,2、國吉 房貴^2,3、小澤 順^2,3、三輪 誠^1,2 (1.豊田工業大学、2.国立研究開発法人産業技術総合研究所、3.パナソニック株式会社)

キーワード：マテリアルズインフォマティクス、画像認識

論文テキストに自然言語で記載された材料特性値を抽出するタスクは材料研究者の中で注目されているが，材料の論文に記載される特性値は本文ではなく，グラフで示されることが多いため，自然言語処理だけでは抽出しきれない特性値が多く存在する．そこで本研究では，グラフからの特性値抽出のために，特性値グラフ画像を温度，時間などの様々な特性条件に基づいたクラスに分類し，データセットを構築した．データセットは，収集した大規模な材料分野の論文誌データからグラフ画像を抽出し，大規模かつ短時間でデータセットを作成可能なクラウドソーシングを活用し，特性値グラフ分類用データセットを構築した．さらに，構築したデータセットを用いて深層学習モデルを学習し，その性能を評価する実験を実施した．結果，深層学習モデルによる特性値グラフ分類における我々のデータセットの有用性を確認した．