Matscibert

🚀 MatSciBERT

材料科学のテキストマイニングと情報抽出のための言語モデル

このモデルは、MatSciBERT: A materials domain language model for text mining and information extraction で提示された事前学習済みモデルで、材料科学の研究論文を用いて学習されたBERTモデルです。

🚀 クイックスタート

MatSciBERTは、合金、ガラス、金属ガラス、セメント、コンクリートなどの幅広い材料関連の論文を学習コーパスとして使用しています。論文の要約と全文（利用可能な場合）を活用しており、すべての研究論文は ScienceDirect から Elsevier API を使ってダウンロードされました。詳細な方法論は論文に記載されています。

事前学習と下流タスクでの微調整のコードは GitHub で公開されています。

📚 ドキュメント

評価指標

引用

もしこのモデルがあなたの研究に役立つ場合は、以下のように引用してください。

@article{gupta_matscibert_2022,
  title   = "{MatSciBERT}: A Materials Domain Language Model for Text Mining and Information Extraction",
  author  = "Gupta, Tanishq and 
            Zaki, Mohd and 
            Krishnan, N. M. Anoop and 
            Mausam",
  year    = "2022",
  month   = may,
  journal = "npj Computational Materials",
  volume  = "8",
  number  = "1",
  pages   = "102",
  issn    = "2057-3960",
  url     = "https://www.nature.com/articles/s41524-022-00784-w",
  doi     = "10.1038/s41524-022-00784-w"
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。