[15a-A205-1~10] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[15a-A205-2] テキストからの物性間関係性抽出へのMat2Vec＆BERT適用の試み

〇吉武 道子¹、佐藤 文孝²、河野 洋行² (1.物材機構、2.富士通総研)

キーワード：知識グラフ、自然言語処理

マテリアルインフォマティクスの領域では、材料の密度や屈折率などの数値データを機械学習する例がほとんどを占める。言語（自然言語）を対象としたインフォマティクスは、特許文献検索への適用の試みが最も盛んである。著者らは、材料科学関係の教科書的な書籍の自然言語処理により、密度や屈折率、バンドギャップなどの物性の間に存在する関係性を抽出を試みており、今回、googleが公開しているWord2Vecを材料論文に適用したMat2Vec及びBERTを用いて、抽出精度の向上を試みた。