AutoIE: An Automated Framework for Information Extraction from Scientific Literature

在科学研究这个快速发展的领域中，高效地从大量的科学论文中提取关键信息仍然是一个巨大的挑战。本文介绍了一个创新性的框架，旨在自动从科学PDF文档中提取关键数据，使研究人员更容易识别未来的研究方向。AutoIE独特地整合了四个新颖的组件：（1）基于多语义特征融合的PDF文档布局分析方法；（2）科学文本中的高级功能块识别；（3）提取和关联分子筛合成信息的协同技术；（4）针对分子筛文献量身定制的在线学习范式。我们的SBERT模型在CoNLL04和ADE数据集上实现了高达87.19和89.65的Marco F1分数。此外，AutoIE在石化分子筛合成领域的实际应用证明了其有效性，准确率达到了惊人的78％。这项研究为分子筛合成领域的数据管理和解释提供了新的途径，是这个专业领域的资深专家和新手的宝贵资产。

自动从科学PDF文档中提取重要数据是一个具有挑战性的问题，本文旨在解决这个问题。

AutoIE框架通过四个创新组件实现自动化提取科学文献中的重要数据，包括PDF文档布局分析、科学文本的高级功能块识别、提取和相关分子筛合成信息的协同技术、以及针对分子筛文献的在线学习模型。

本文使用SBERT模型在CoNLL04和ADE数据集上实现了高Marco F1分数，分别为87.19和89.65。在石化分子筛合成领域的实际应用中，AutoIE表现出78%的准确率。本文为分子筛合成领域的数据管理和解释提供了有价值的资产。

在这个领域中，最近的相关研究包括“Automated Extraction of Information from Scientific Literature: A Review”和“Extraction of Chemical Information from Text Using Natural Language Processing Techniques”。