Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет автоматически извлекать структурированные данные из научных статей, преодолевая сложности работы с мультимодальными данными и сложными документами.
В статье представлена платформа SciEx, использующая большие языковые модели и генерацию с расширением поиска для структурированного извлечения знаний из научных текстов.
Несмотря на растущий интерес к автоматизации извлечения научных знаний, существующие подходы часто сталкиваются с трудностями при работе с длинными, мультимодальными документами и непоследовательной информацией. В данной работе, ‘Exploring LLMs for Scientific Information Extraction Using The SciEx Framework’, представлена модульная платформа SciEx, использующая большие языковые модели и стратегии поиска-генерации для структурированного извлечения данных из научных публикаций. SciEx обеспечивает гибкость и расширяемость, позволяя адаптироваться к изменяющимся схемам данных и интегрировать новые модели и механизмы рассуждений. Какие перспективы открывает SciEx для создания интеллектуальных систем анализа научных данных и автоматизации научных открытий?
Сложность научного знания: вызовы и ограничения
Традиционные методы анализа научной литературы, как правило, испытывают затруднения при работе со сложностью и многогранностью научных текстов. Часто упускаются из виду тонкие взаимосвязи между отдельными данными и концепциями, что приводит к неполному или искаженному пониманию результатов исследований. Существующие подходы, основанные на простых алгоритмах поиска по ключевым словам или поверхностном синтаксическом анализе, не способны уловить семантические нюансы и контекстуальные зависимости, которые критически важны для точной интерпретации научной информации. Например, $p$-value, указывающее на статистическую значимость, может быть неверно истолковано без учета контекста исследования и используемых методов. Это особенно актуально в областях, где знания формируются постепенно, на основе множества взаимосвязанных исследований, и где понимание тонких различий между отдельными результатами имеет решающее значение.
Постоянно растущий объем научных публикаций создает серьезную проблему для исследователей, стремящихся к всестороннему анализу данных и открытий. В связи с этим, автоматизированные системы извлечения информации становятся необходимостью, однако существующие подходы часто демонстрируют недостаточную точность и полноту. Проблема заключается в том, что алгоритмы нередко пропускают важные детали или, наоборот, идентифицируют ложные связи, что снижает надежность полученных результатов. Низкий показатель точности, или precision, означает, что система часто выдает нерелевантную информацию, а недостаточная полнота, или recall, приводит к упущению значимых данных. Для решения этой задачи необходимы более совершенные методы, способные эффективно обрабатывать сложность научной терминологии и контекста, обеспечивая тем самым достоверное извлечение знаний из огромного потока научных работ.
Для эффективной работы с постоянно растущим объемом научных данных необходима система, способная не просто извлекать информацию, но и понимать её контекст. Современные подходы сталкиваются с трудностями при анализе мультимодальных данных — текстов, графиков, таблиц и изображений — и часто не могут корректно разрешить неоднозначность перекрестных ссылок между различными исследованиями и концепциями. Такая система должна уметь выявлять скрытые связи, учитывать нюансы, представленные в различных форматах, и точно интерпретировать научный дискурс, что позволит исследователям быстро находить релевантную информацию и избегать ошибок, возникающих из-за неправильной интерпретации данных. Подобный подход открывает путь к автоматизации научных открытий и значительно ускоряет процесс развития знаний.
SciEx: Интеллектуальное извлечение знаний из научных текстов
SciEx использует подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и большие языковые модели (LLM) для извлечения информации из научных публикаций по запросу. RAG позволяет системе комбинировать предварительно полученные знания из базы данных научных текстов с возможностями генерации LLM, обеспечивая более точные и контекстуально релевантные результаты извлечения. LLM, обученные на обширных научных данных, обрабатывают запросы пользователей и генерируют структурированные ответы, извлекая необходимые сведения непосредственно из исходных публикаций. Это позволяет SciEx динамически адаптироваться к различным типам научных текстов и предоставлять информацию, соответствующую конкретным потребностям исследователя.
Система SciEx использует продвинутый PDF-извлекатель и Docling для детального анализа научных документов. Этот процесс включает в себя точное сегментирование текста, таблиц и иллюстраций, обеспечивая корректное разделение различных элементов документа. Docling, в частности, позволяет идентифицировать и структурировать информацию, представленную в различных форматах, что необходимо для последующего извлечения и анализа данных. Высокая точность сегментации критически важна для корректного извлечения информации и предотвращения ошибок при обработке научных публикаций.
Извлеченные данные в SciEx хранятся в контекстуализированной базе данных, обеспечивающей сохранение взаимосвязей между различными элементами научной публикации. Для обеспечения единообразия и упрощения последующего анализа используется модуль схемы, который структурирует информацию в соответствии с предопределенными категориями и атрибутами. Такая схема позволяет унифицировать представление данных, полученных из различных источников и форматов, и облегчает выполнение запросов, статистического анализа и интеграции с другими системами. Организованная структура данных значительно повышает эффективность извлечения знаний и позволяет проводить более глубокое исследование научной литературы.
Рабочий процесс SciEx: от документа к пониманию
Модуль извлечения, поиска и верификации SciEx функционирует в тесной связке с контекстуализированной базой данных и модулем схемы. Этот тандем обеспечивает идентификацию ключевой информации из различных источников и её последующую валидацию на соответствие существующим научным знаниям, представленным в структурированном виде. Используемые схемы позволяют стандартизировать извлечённые данные, обеспечивая их сопоставимость и облегчая дальнейший анализ, что критически важно для поддержания целостности и достоверности научных выводов.
Модуль агрегации осуществляет консолидацию данных, полученных из различных источников, формируя единое представление сложных научных концепций. Этот процесс включает в себя не только объединение информации, но и приведение ее к соответствию заранее определенной схеме (schema), обеспечивая стандартизацию и возможность дальнейшей обработки. Это позволяет объединять разрозненные данные, представленные в различных форматах и с использованием различной терминологии, в структурированный и сопоставимый вид, что критически важно для комплексного анализа и извлечения осмысленных выводов.
В основе рабочего процесса SciEx лежит использование передовых больших языковых моделей (LLM), включая Gemini-2.5-Flash и GPT-4o, с расширяющимся применением мультимодальных LLM для повышения точности интерпретации данных. Текущая производительность моделей оценивается на основе метрики F1-score: Gemini-2.5-Flash демонстрирует результат 0.29, а GPT-4o — 0.27. Эти показатели отражают текущий уровень извлечения релевантной информации и точности её представления в структурированном виде, при этом продолжается работа по улучшению производительности и расширению возможностей LLM в рамках системы SciEx.
Проверка и производительность на ключевых наборах данных
Система SciEx проходила тестирование на трех ключевых наборах данных: Virus Decay Dataset, Coagulation-Flocculation-Sedimentation Dataset и Ultraviolet Dataset. Целью тестирования являлась оценка точности извлечения критически важных параметров из этих наборов. Набор данных Virus Decay Dataset содержал информацию о скорости распада вирусов, Coagulation-Flocculation-Sedimentation Dataset — данные о процессах коагуляции, флокуляции и седиментации, а Ultraviolet Dataset — параметры, полученные при использовании ультрафиолетового излучения. Оценка проводилась на предмет корректности извлечения числовых значений, единиц измерения и других релевантных данных, необходимых для последующего анализа и интерпретации.
Анализ ошибок, проведенный в ходе тестирования SciEx, выявил трудности при обработке некачественных PDF-документов и разрешении несоответствий в структуре таблиц. В частности, модель Gemini-2.5-Flash продемонстрировала точность (precision) 0.26 и полноту (recall) 0.48, в то время как GPT-4o достигла точности 0.22 и полноты 0.37. Данные показатели указывают на необходимость дальнейшей оптимизации модулей извлечения данных из PDF и структурирования информации для повышения устойчивости системы к неструктурированным и низкокачественным входным данным.
Анализ результатов тестирования SciEx на ключевых наборах данных выявил необходимость дальнейшей доработки модулей извлечения данных из PDF-файлов (PDF Extractor) и схемы данных (Schema Module). Особенно важно решить проблемы, возникающие при обработке PDF-документов низкого качества и разрешении несоответствий в структуре таблиц. Повышение устойчивости и точности этих модулей позволит улучшить общую производительность системы и обеспечить более надежное извлечение критически важных параметров из различных источников данных.
Перспективы развития: к самообучающейся системе
В дальнейшем, усилия разработчиков SciEx будут направлены на совершенствование способности системы корректно обрабатывать перекрестные ссылки и повышать точность извлечения информации из сложных графиков и таблиц. Особое внимание уделяется разрешению неоднозначностей, возникающих при интерпретации взаимосвязей между различными элементами научной литературы. Улучшенные алгоритмы позволят системе не просто идентифицировать данные, представленные в визуальной форме, но и понимать контекст, в котором они представлены, а также устанавливать связи между данными из разных источников. Это критически важно для автоматического построения полных и точных научных обобщений и, как следствие, для ускорения темпов научных открытий.
Внедрение методов активного обучения позволит системе SciEx непрерывно совершенствовать свое понимание научных концепций и адаптироваться к новым источникам данных. Вместо пассивного усвоения информации, система будет активно запрашивать уточнения у экспертов или использовать механизмы самооценки для выявления и исправления неточностей в извлеченных знаниях. Такой подход, подобный тому, как человек учится на своих ошибках, значительно повысит эффективность системы в обработке сложных научных текстов и данных. В процессе обучения SciEx сможет самостоятельно определять, какие аспекты научных статей требуют более глубокого анализа, и целенаправленно извлекать необходимую информацию, что приведет к более точным и полным результатам, а также к снижению зависимости от предварительно заданных правил и шаблонов.
В конечном итоге, SciEx стремится к созданию самообучающейся системы, способной ускорить темпы научных открытий за счет повышения доступности и практической применимости знаний. Данная платформа, постоянно анализируя новые данные и совершенствуя свои алгоритмы, сможет не только извлекать информацию из научных публикаций, но и устанавливать связи между различными исследованиями, выявлять закономерности и предлагать новые гипотезы. Подобный подход позволит ученым более эффективно использовать накопленный научный багаж, избегать повторных исследований и концентрироваться на решении наиболее сложных задач, что, в свою очередь, приведет к значительному прогрессу в различных областях науки и техники. Система будет адаптироваться к меняющимся потребностям исследователей и новым форматам научных данных, обеспечивая непрерывное улучшение качества извлеченной информации и ее релевантности для конкретных научных задач.
Представленная работа демонстрирует стремление к редукции сложности при извлечении структурированных знаний из научных публикаций. SciEx, как предложенный фреймворк, нацелен на преодоление трудностей, связанных с многомодальными данными и сложной структурой документов. В этом контексте уместно вспомнить слова Карла Фридриха Гаусса: «Если система не объясняется в одном предложении, она не понята». Создатели SciEx, подобно Гауссу, стремятся к ясности и лаконичности, используя большие языковые модели и генерацию с поиском для достижения эффективного извлечения знаний. Фокус на простоте и понятности является ключевым принципом, позволяющим превратить сложные научные данные в структурированную информацию.
Куда же дальше?
Представленная работа, стремясь извлечь упорядоченные знания из научных публикаций, неизбежно сталкивается с фундаментальной сложностью самой науки. Разумеется, усложнение моделей и расширение объемов данных не являются самоцелью. Напротив, истинным прогрессом станет не увеличение количества извлекаемых фактов, а повышение способности к их осмыслению и, что более важно, к отбрасыванию избыточного. Использование больших языковых моделей и генерации, дополненной поиском, — лишь инструмент, и ценность его определяется не сложностью архитектуры, а ясностью результата.
Необходимо признать, что текущие подходы склонны к накоплению информации, а не к её кристаллизации. Следующим шагом видится не создание еще более сложных систем многомодального рассуждения, а разработка методов для оценки релевантности и достоверности извлеченных знаний. Простота — не ограничение, а доказательство понимания. Необходимо сосредоточиться на создании моделей, способных не просто находить ответы, но и осознавать границы своей компетенции.
Будущие исследования должны сместить акцент с количества извлеченных сущностей на качество их связей и, возможно, даже на осознание отсутствия связи там, где её ожидают. Истинная ценность науки заключается не в объеме накопленных знаний, а в способности к их переосмыслению и отбрасыванию всего несущественного. В конечном итоге, прогресс достигается не добавлением, а вычитанием.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10004.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
- Квантовый горизонт: Облачные вычисления нового поколения
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Вариационные и полувариационные неравенства: от теории к практике
- Точность фазовой оценки: адаптивный подход превосходит стандартный
- Модель Motif 2 12.7B: Новый взгляд на эффективные языковые модели
- Взгляд в будущее видео: ускорение генерации с помощью LiteAttention
- Квантовый прыжок в будущее: юмористический взгляд на недавние квантовые приключения!
- Уменьшение глубины квантовых схем: новый путь к устойчивым алгоритмам
2025-12-13 01:29