غالبا ما تعوق التنبؤ القائم على التعلم في مجال خصائص المواد بسبب عدم وجود مجموعات بيانات تدريبية كبيرة بما فيه الكفاية. غالبية بيانات القياس هذه مضمنة في الأدبيات العلمية والقدرة على استخراج هذه البيانات تلقائيا ضرورية لدعم تطوير أساليب التنبؤ بالخصا
ئص الموثوقة. في هذا العمل، نصف منهجية لتطوير إطار استخراج الممتلكات التلقائي باستخدام ذوبان المواد كخاصية الهدف. نخلق مجموعة بيانات تدريبية وتقييم تحتوي على علامات للكيانات المتعلقة بالذوبان باستخدام مزيج من التعبيرات العادية والعلامة اليدوية. ثم قارنا خمسة نماذج التعرف على الكيان الاستفادة من كلا من المعماريين على مستوى الرمز المميز ومضمون مهمة تصنيف أسماء المذابة وقيم الذوبان وحدات الذوبان. بالإضافة إلى ذلك، نستكشف نهج محاولات رواية يرفع أدوات استخراج الاسم الكيميائي والكمية الآلي لتوليد مجموعات بيانات كبيرة لا تعتمد على العلامات اليدوية المكثفة. أخيرا، نقوم بإجراء تحليل لتحديد أسباب أخطاء التصنيف.
