ChemMiner: A Large Language Model Agent System for Chemical Literature Data Mining

📄 arXiv: 2402.12993v2 📥 PDF

作者: Kexin Chen, Yuyang Du, Junyou Li, Hanqun Cao, Menghao Guo, Xilin Dang, Lanqing Li, Jiezhong Qiu, Pheng Ann Heng, Guangyong Chen

分类: cs.IR, cs.AI, cs.LG, q-bio.QM

发布日期: 2024-02-20 (更新: 2025-06-30)

💡 一句话要点

提出ChemMiner以解决化学文献数据挖掘问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 化学文献 数据挖掘 大型语言模型 多模态信息 反应识别 AI辅助工具

📋 核心要点

  1. 现有的高通量实验方法在成本和范围上存在局限，难以全面覆盖化学反应数据的提取需求。
  2. ChemMiner通过多个大型语言模型驱动的代理，提供了一种新颖的端到端框架，专注于从化学文献中提取数据。
  3. 实验结果显示ChemMiner在反应识别率上与人类化学家相当，同时在处理时间和准确性上有显著提升。

📝 摘要（中文）

随着AI辅助化学合成工具的发展，全面覆盖多种反应类型的数据集显得尤为重要。然而，现有的高通量实验方法成本高且范围有限。化学文献作为一个庞大且未被充分开发的数据源，包含每年发布的数千个反应，但从文献中提取反应信息面临诸多挑战，如写作风格多样、复杂的共指关系和多模态信息呈现。本文提出了ChemMiner，一个新颖的端到端框架，利用多个由大型语言模型驱动的代理，从文献中提取高保真化学数据。ChemMiner包含三个专业代理：文本分析代理用于共指映射，多模态代理用于非文本信息提取，合成分析代理用于数据生成。实验结果表明，反应识别率与人类化学家相当，同时显著减少处理时间，具有高准确率、召回率和F1分数。我们的开源基准促进了化学文献数据挖掘的未来研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从化学文献中提取反应信息的困难，现有方法在处理多样化写作风格和复杂信息关系时表现不佳。

核心思路：ChemMiner通过设计多个专门的代理，分别处理文本分析、非文本信息提取和数据生成，从而实现高效的数据提取。

技术框架：ChemMiner的整体架构包括三个主要模块：文本分析代理负责共指映射，确保信息一致性；多模态代理提取图像和表格等非文本信息；合成分析代理则生成化学反应数据。

关键创新：ChemMiner的创新在于其多代理系统的设计，能够同时处理文本和非文本信息，显著提高了数据提取的全面性和准确性。

关键设计：在设计中，采用了优化的损失函数和网络结构，以提升模型在多模态信息处理上的性能，同时通过专家标注的基准数据集进行评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ChemMiner在反应识别率上与人类化学家相当，同时处理时间显著减少。模型在准确率、召回率和F1分数上均表现出色，具体性能数据未详细列出，但整体提升幅度显著，验证了其有效性。

🎯 应用场景

ChemMiner的研究成果在化学文献数据挖掘领域具有广泛的应用潜力，能够为化学合成、药物发现等领域提供高质量的数据支持。通过提高数据提取的效率和准确性，ChemMiner将推动相关领域的研究进展，并为未来的AI辅助化学工具奠定基础。

📄 摘要（原文）

The development of AI-assisted chemical synthesis tools requires comprehensive datasets covering diverse reaction types, yet current high-throughput experimental (HTE) approaches are expensive and limited in scope. Chemical literature represents a vast, underexplored data source containing thousands of reactions published annually. However, extracting reaction information from literature faces significant challenges including varied writing styles, complex coreference relationships, and multimodal information presentation. This paper proposes ChemMiner, a novel end-to-end framework leveraging multiple agents powered by large language models (LLMs) to extract high-fidelity chemical data from literature. ChemMiner incorporates three specialized agents: a text analysis agent for coreference mapping, a multimodal agent for non-textual information extraction, and a synthesis analysis agent for data generation. Furthermore, we developed a comprehensive benchmark with expert-annotated chemical literature to evaluate both extraction efficiency and precision. Experimental results demonstrate reaction identification rates comparable to human chemists while significantly reducing processing time, with high accuracy, recall, and F1 scores. Our open-sourced benchmark facilitates future research in chemical literature data mining.