Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature.

Vahe Tshitoyan, John Dagdelen, Leigh Weston, Alexander Dunn, Ziqin Rong, Olga Kononova, Kristin A Persson, Gerbrand Ceder, Anubhav Jain

July 2019 Nature

Synopsis of Social media discussions

The discussions show strong enthusiasm for the article, with posts labeling it as a groundbreaking development in materials science analysis and AI's role in scientific discovery. Words like 'must read', 'imagine what is possible', and references to its potential impact illustrate the high interest and perceived significance of this research, demonstrating deep engagement and acknowledgment of its large-scale scientific implications.

A
Agreement
 Strong agreement

Many discussions praise the article, highlighting its significance and potential for advancing science, reflecting strong support.

I
Interest
 High level of interest

The discussions show high curiosity, mentioning specific methods like unsupervised embeddings, and implications such as AI assisting in scientific discovery.

E
Engagement
 Moderate level of engagement

Comments reference detailed concepts, example applications, and cite specific studies, indicating active engagement.

I
Impact
 High level of impact

Participants express a belief that this research could revolutionize how scientific knowledge is mined and utilized, emphasizing its transformative potential.

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The Future of Chemical Education and Research Innovation

Javier Garc�a discusses how automating experiments with robotic chemists can revolutionize material design and research efficiency, highlighting advancements like autonomous testing for photocatalysts and AI-driven synthesis planning.

FacQuimicaUVEG

March 26, 2021

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Impact of Artificial Intelligence and Robotics on Future Chemistry

Impact of Artificial Intelligence and Robotics on Future Chemistry

This video explores how artificial intelligence and robotics are transforming chemistry, offering opportunities for sustainable development and advancements in chemical research. It highlights the use of autonomous robots in conducting complex experiments, such as enhancing photocatalysts for hydrogen production, and discus

Javier Garcia-Martinez

March 26, 2021

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  • Yuta Aoki, D.Sc.
    @YutaMAoki (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    September 20, 2024

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  • thermoelectrics
    @te_materials (Twitter)


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    February 9, 2023

  • 藝人である“Ju•NIOR”【
    @aruberutou (Twitter)

    RT @jason_trost: Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature: https://t.co/oO9gQPY9BF << Intere…
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    June 1, 2022

    2

  • Analytic Kant
    @KantNot1 (Twitter)

    @bayesianboy this paper is cool: “Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature” https://t.co/nNiBOJCYWD
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    February 4, 2022

    3

  • some|body
    @CoderHermit (Twitter)

    @EarthML1 @ykilcher @theshawwn @zacharylipton Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/mugCUAvh5a
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    October 22, 2021

  • Ayșe Muñiz
    @aysemuniz (Twitter)

    @tprstly @SwipeWright The preservation of element property groupings by word embeddings alone is what first got me interested in this space (extended fig from same paper https://t.co/z2gS2A1xBb). https://t.co/15KlyNA50k
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    September 6, 2020

    1

  • Kazuhiko Fujiyama
    @quantumbtc (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 8, 2020

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  • yyhhyy21
    @yyhhyy21 (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 6, 2020

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  • 沙羅999
    @Sara999M (Twitter)

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    July 6, 2020

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  • Kenji_Sugiyama
    @KenjiSugiyama55 (Twitter)

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  • func
    @func_hs (Twitter)

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    July 6, 2020

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  • kota matsui
    @matsui_kota (Twitter)

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  • おらんな
    @olanleed (Twitter)

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    July 6, 2020

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  • ZAORIKU, D.M
    @zaoriku0 (Twitter)

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  • Mitsu NAKAMOTO
    @32nkmt0 (Twitter)

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  • niszet
    @niszet0 (Twitter)

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  • ぺんぎん
    @doradoradora789 (Twitter)

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  • Hagiwara
    @tenkao (Twitter)

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  • 庄司直久
    @naohisashoji (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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  • 副鼻腔炎経過順調
    @tet__yam (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • Akinori Ito
    @akinori_ito (Twitter)

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  • 佐藤わんこ@理系っぽい文系
    @satowanko1 (Twitter)

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  • ダジン鍋
    @statio_nery (Twitter)

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  • KFurudate
    @FurudateK (Twitter)

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  • Seitaro Shinagawa
    @sei_shinagawa (Twitter)

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  • Kangying L.(Connie)
    @timcanby (Twitter)

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  • いそ
    @iso8100 (Twitter)

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  • David Barbera
    @davidbarbera9 (Twitter)

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  • kokada
    @__kokada (Twitter)

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  • ™®SND33Δ
    @coppepan0220 (Twitter)

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  • RIN
    @rin_88astro (Twitter)

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  • Pentan
    @c5h12 (Twitter)

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  • ビッチ女子大生
    @jd_mashiro (Twitter)

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  • ko​ba​chi
    @_kobachi (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • Takato Mori
    @QFTlover (Twitter)

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  • h.mi
    @hidenori_mikami (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • 三宅陽一郎MiyakeYouichiro
    @miyayou (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • cl400
    @cl4002 (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • shiro
    @DaikiSh_nlp (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • ﾀｶｶﾞ俺、ｻﾚﾄﾞ俺
    @takaoresareore (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • Shigekazu Ishihara
    @shigekzishihara (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • n-kats
    @n_kats_ (Twitter)

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  • SHINGO OMORI
    @so0323 (Twitter)

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  • 研究者あらいさん
    @deepblue_0716 (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • Met Martinez ❄️
    @ZQ875328 (Twitter)

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  • らうじぃ
    @Rauziii (Twitter)

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  • KYU (ポケモン管理アプリ『ポケマネ』、『投稿すっかい』開発者)
    @kyuphd (Twitter)

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  • もやっしー
    @moyasshi15 (Twitter)

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  • きむりん（小六女子）
    @kimrin (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • Mt.YAE-shinya
    @yae_mt (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • KdV
    @6uux_uxxx_ut (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • ktrst
    @ktrst (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • KAMEDA, N. Akihiro
    @cm3 (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 5, 2020

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  • MIくん
    @MI37709672 (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 5, 2020

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  • Eustreptospondylus
    @LOWHIGHLOWHIGH (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 5, 2020

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  • 勉強会スライドbot
    @tech_slideshare (Twitter)

    論文紹介：Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature (Yuta Suzuki) https://t.co/I28MAAmtsp
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    July 5, 2020

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  • フライングスパゲッティモンスター
    @dScfA9S70v9g6Cq (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 5, 2020

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  • masa_t5
    @masa_t5 (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • K
    @BBB_EMC2 (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 5, 2020

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  • 青柳
    @FBWM8888 (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 5, 2020

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  • えび
    @Ebi_DensityFunc (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 5, 2020

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  • Yasuhiro Morioka
    @morioka (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • Ito Tomoki
    @itomoki6 (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • じゅんぺい
    @junpi316 (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • Katsuhito Sudoh (ja)
    @katsuhitosudoh (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • RPhになれない艶湯
    @seventhCoker (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • PUI PUI morusaku
    @undomakingbook (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • ヒカルリ(ハイパー恵比寿勤務エンジニア)
    @hika_ruriruri (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • や♎️
    @yamifuu_ (Twitter)

    “論文紹介：Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature - Speaker Deck” https://t.co/KmMGHw1iEx
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    July 5, 2020

  • yumion
    @yumion7488 (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • 福永　津嵩
    @fukunagaTsu (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • ただ/だた (pinmarch)
    @pinmarch_t (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • 滋賀井あき等 a.k.a 社畜寺まよい
    @ararabo (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • 松浦 健太郎
    @hankagosa (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • みゅう⛩狼欒⛓️
    @myu65_laurant (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • kiyo＠超穏健派
    @hrs1985 (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • kawatt
    @topazape (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • adhara_mathphys
    @adhara_mathphys (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • 固体量子(研究室公認VTuber)
    @QM_phys_kyoto (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • Nagamura ∩|∵|∩ Naoka
    @naganao (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • waffle @がんばらない
    @Space_kid_Jr (Twitter)

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    July 5, 2020

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  • @cloez_uya (Twitter)

    RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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    July 5, 2020

    93

  • Yuta Suzuki
    @resnant (Twitter)

    マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t.co/psm0NRLKR9
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    July 5, 2020

    369

    93

  • Data Analytics
    @SID_D_A (Twitter)

    Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/qf1J0Trd3C
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    April 6, 2020

  • Data Analytics
    @SID_D_A (Twitter)

    Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/0ZCsyAI9R9
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    April 6, 2020

  • Ehud Reiter
    @EhudReiter (Twitter)

    Aberdeen NLP group for 19 Feb: Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/wCEG4oWgl7
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    February 12, 2020

  • Harvey Alférez, Ph.D.
    @HarveyAlferez (Twitter)

    Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature (Nature) - https://t.co/Ph5z04EfvW
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    January 28, 2020

    2

  • Andrei Savu
    @andreisavu (Twitter)

    Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/Y6Gywj3bm7
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    November 24, 2019

    1

  • Elias Najarro
    @EIiasNajarro (Twitter)

    New materials cosily hiding in the latent space of the scientific literature. Word embeddings as AI assistants for science. Summary: https://t.co/0EePqOiYTI Paper: https://t.co/M4MRLUOIdJ https://t.co/oNL9bxIgGP
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    November 3, 2019

    1

  • Rui Quintino
    @rquintino (Twitter)

    RT @hetzer_martin: Paper you have to read and share - imagine what is possible in life a science - Unsupervised word embeddings capture lat…
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    October 25, 2019

    2

  • Uri Manor
    @manorlaboratory (Twitter)

    RT @hetzer_martin: Paper you have to read and share - imagine what is possible in life a science - Unsupervised word embeddings capture lat…
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    October 25, 2019

    2

  • Martin Hetzer
    @hetzer_martin (Twitter)

    Paper you have to read and share - imagine what is possible in life a science - Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature | Nature https://t.co/0sVJyR03fL
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    October 25, 2019

    15

    2

  • Planet MatSci
    @planetmatsci (Twitter)

    Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature, V. Tshitoyan, J. Dagdelen, L. Weston, A. Dunn, Z. Rong, O. Kononova, K. A. Persson, G. Ceder, and A. Jain, Nature 571, 95 (2019). https://t.co/WkIqd4rE6p
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    October 1, 2019

  • Renato Candido
    @renatocan (Twitter)

    Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/0jYlLPTCOl
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    August 28, 2019

  • Urfist de Bordeaux
    @UrfistBordeaux (Twitter)

    Tshitoyan, Vahe, et al. 2019. ‘Unsupervised Word Embeddings Capture Latent Knowledge from Materials Science Literature’. Nature 571 (7763): 95–98. https://t.co/0p1JvGSRgZ. https://t.co/jgxQ7ceaLz
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    August 26, 2019

  • The TWIML AI Podcast
    @twimlai (Twitter)

    Check out episode 291 with Anubhav Jain, Staff Scientist & Chemist at Lawrence Berkeley National Lab (@BerkeleyLab) to discuss his paper, ‘Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature’. https://t.co/K1qFW3qxPe #materialscience https://t.co/7sda3q4VHC
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    August 17, 2019

    3

  • Life Sciences SF
    @LifeSciencesSF (Twitter)

    Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature. https://t.co/uxe1ZvsDUo
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    August 16, 2019

  • PerthMLGroup
    @PerthMLGroup (Twitter)

    RT @twimlai: Today we’re joined by Anubhav Jain (@jainpapers), Staff Scientist & Chemist at Lawrence Berkeley National Lab (@BerkeleyLab) t…
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    August 16, 2019

    3

  • AssistedEvolution
    @AssistedEvolve (Twitter)

    RT @twimlai: Today we’re joined by Anubhav Jain (@jainpapers), Staff Scientist & Chemist at Lawrence Berkeley National Lab (@BerkeleyLab) t…
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    August 16, 2019

    3

  • Alejandro
    @elneurozorro (Twitter)

    RT @KohitijKar: Using knowledge from past publications to hypothesize and test new stuff — pretty much what we do as scientists. Now by a m…
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    July 24, 2019

    3


  • @NonLocalityGuy (Twitter)

    RT @KohitijKar: Using knowledge from past publications to hypothesize and test new stuff — pretty much what we do as scientists. Now by a m…
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    July 21, 2019

    3

  • PurPurPurkinje
    @tak_yamm (Twitter)

    RT @KohitijKar: Using knowledge from past publications to hypothesize and test new stuff — pretty much what we do as scientists. Now by a m…
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    July 12, 2019

    3

  • Kohitij Kar
    @KohitijKar (Twitter)

    Using knowledge from past publications to hypothesize and test new stuff — pretty much what we do as scientists. Now by a machine! https://t.co/xj7kaDdidv (might be early days but I bet a version of this will be an off-the-shelf utility in the future!)
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    July 12, 2019

    2

    3

  • Elvis Ha
    @elvis_ha (Twitter)

    Machine learning was fed many scientific papers, analyzed connections between terms and concepts, and found new scientific discoveries by itself through the analysis https://t.co/QDmduxXogI
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    July 12, 2019

    1

  • Tim van der Zee
    @Research_Tim (Twitter)

    Extended data and supplementary information: https://t.co/MwltQoMDw2. Code: https://t.co/ZS0fcZI8ab. From the article: "All other data generated and analysed during the current study are available from the corresponding authors on reasonable request."
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    July 10, 2019

  • Mark Lundeberg
    @MarkLundeberg (Twitter)

    @vinarmani https://t.co/RTpwh7QmFa for those playing at home :)
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    July 5, 2019

  • AI For Science Report | PDF | Artificial Intelligence | Intelligence (AI ...

    doi:10.1038/s41586- Features in Volumetric Data. Advances in 019-1335-8 ... Constraints Generative Adversarial 019-1335-8. Networks for Modeling Chaotic ...
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    December 13, 2025

    News

  • Technological Forecasting & Social Change: A A B C D e A | PDF ...

    https://doi.org/10.1038/ Zammuto, R.F., Griffith, T.L., Majchrzak, A., Dougherty, D.J., Faraj, S., 2007. Information s41586-019-1335-8. technology and the ...
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    December 13, 2025

    News

  • Medicalmodsim Result | PDF | Science & Mathematics

    10.1038/s41586-019-1545-0. MMSD ID: 278492. 41: Microvascularity detection ... doi: 10.1186/s13014-019-1335-8. MMSD ID: 281919. 106: Purification and ...
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    December 13, 2025

    News

  • Ntibio Ai Final | PDF | Artificial Intelligence | Intelligence (AI ...

    https://doi.org/10.1038/s41586-023-06221-2. and Rise of A.I. Large Language ... s41586-019-1335-8. 23. Bo Chen et al., “xTrimoPGLM: Unified 100B-Scale ...
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    December 13, 2025

    News

  • Research 4.0 Interim Report | PDF | Artificial Intelligence ...

    https://doi.org/10.1038/ Automating methodological and statistical review. s41586-019-1335-8. Retrieved 23 September 2019, from Research in Turovsky, B ...
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    December 13, 2025

    News

  • 1 s2.0 S2238785424020192 Main | PDF | Support Vector Machine ...

    https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. [179] Karniadakis GE, Kevrekidis IG, Lu L, Perdikaris P, Wang S, Yang L. Physics- informed machine learning. Nat ...
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    December 13, 2025

    News

  • Machine Learning For Halide Perovskite Materials | PDF | Machine ...

    perovskite thin films with moisture-tolerant molecules, Nat. Energy. 1 (2016) doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. 15016, https://doi.org/10.1038 ...
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    December 13, 2025

    News

  • 1-s2.0-S0092867424010705-main | PDF | Artificial Intelligence ...

    ... 10.1038/ beddings capture latent knowledge from materials science literature. Na- s41591-023-02504-3. ture 571, 95–98. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8 ...
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    December 13, 2025

    News

  • Discovering new functional materials for clean energy and beyond ...

    https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8 Sponsor: SPP, Toyota Research Institute 9. 10. Summary • We arecollaborating with other groups at LBNL (G. Ceder, H ...
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    December 13, 2025

    News

  • 1019-Article Text-5420-1-10-20240301 | PDF | Artificial Intelligence ...

    from materials science literature. Nature. 2019, 571(7763): 95-98. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8 [ ...
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    December 13, 2025

    News

  • Berkeley Lab Periodic Table [IMAGE] | EurekAlert! Science News ...

    10.1038/s41586-019-1335-8. Keywords. /Physical sciences/Materials science/Materials/Thermoelectric materials; /Applied sciences and engineering/Applied ...
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    December 13, 2025

    News

  • L L M M K: U S M S GPT: Arge Anguage Odels As Aster EY Nlocking ...

    http://dx.doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. [3] Shu Huang and Jacqueline M. Cole. BatteryBERT: A Pretrained Language Model for Battery Database Enhance- ment.
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    December 13, 2025

    News

  • Page 665 – Physics World

    The team, reporting its work in Nature 10.1038/s41586-019-1335-8, now plans to train a model on full texts of scientific articles, rather than just abstracts.
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    December 13, 2025

    News

  • NLP Google Nature 2019-Word-Embeddings PDF | PDF | Teaching ...

    thermoelectric predictions. V.T., J.D. and L.W. analysed the results and developed 10.1038/s41586-019-1335-8. the software infrastructure for the project. J.D. ...
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    December 13, 2025

    News

  • Machine Learning_ an Accelerator for the Exploration and ...

    ... 10.1038/s41586-019-1798-7. ... Jiawei, CLARANS: a method for clustering objects for spatial data https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8.
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    October 21, 2025

    News

  • 1 s2.0 S0040162523004171 Main | PDF | Artificial Intelligence ...

    Investigating the double- 10.1038/s41586-019-1335-8. edged sword effect of AI awareness on employee's service innovative behavior. Tour. van ...
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    September 10, 2025

    News

  • SETR 2025: Materials Science | PDF | Nanomaterials | Catalysis

    Torchilin, “Multifunctional, Stimuli-Sensitive Nano https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. particulate Systems for Drug Delivery ...
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    March 19, 2025

    News

  • 数学探索的未来：从AI引导人类直觉到数学大语言模型|代数|定理|数论 ...

    org/10.1038/s41586-019-1335-8. 4. 数学探索：跨世纪的三个阶段. 对于数学猜想的生成，从19世纪到21世纪，我们经历了三个阶段。19世纪是“高斯的眼睛 ...
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    October 25, 2023

    News

  • Machine Learning to Design Polymer-Based Dielectrics

    doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. Kim, E., et al. (2017) Materials synthesis insights from scientific literature via text extraction and ...
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    November 11, 2021

    News

  • Machine-learning Mendeleevs have rediscovered the periodic table ...

    4 V Tshitoyan et al., Nature, 2019, DOI: 10.1038/s41586-019-1335-8 · Philip BallPhilip Ball is a freelance science writer based in ...
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    July 24, 2019

    News

  • 目次 | Nature | Nature Portfolio

    doi: 10.1038/s41586-019-1335-8. 日本語要約 Full Text PDF. 地球化学：新第三紀の寒冷化は風化フラックスの増大ではなく地表の反応性によって駆動され ...
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    July 4, 2019

    News

  • Text mining could help in the rational design of new materials ...

    The team, reporting its work in Nature 10.1038/s41586-019-1335-8, now plans to train a model on full texts of scientific articles, rather than ...
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    July 4, 2019

    News

  • With little training, machine-learning algorithms can uncover hidden ...

    Nature, 2019; 571 (7763): 95 DOI: 10.1038/s41586-019-1335-8. Cite This Page: MLA; APA; Chicago. DOE/Lawrence Berkeley National Laboratory. "With ...
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    July 3, 2019

    News

  • With little training, machine-learning algorithms can uncover hidden ...

    DOI: 10.1038/s41586-019-1335-8 , nature.com/articles/s41586-019-1335-8. Journal information: Nature. Provided by Lawrence Berkeley National ...
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    July 3, 2019

    News

Abstract Synopsis

  • Unsupervised word embeddings can effectively extract complex materials science knowledge from research literature without needing human-labeled data, capturing concepts like the periodic table and structure-property relationships.
  • These embeddings can even predict future material discoveries several years in advance, indicating that valuable latent knowledge about upcoming research is embedded in existing publications.
  • The study suggests a scalable, generalized approach to mining scientific literature, enabling better understanding and use of the vast amount of unstructured scientific text beyond traditional databases.]