대형 언어 모델을 이용한 제올라이트 합성 절차 정보 추출 프롬프트 전략 비교 연구

📝 Abstract

Extracting structured information from zeolite synthesis experimental procedures is critical for materials discovery, yet existing methods have not systematically evaluated Large Language Models (LLMs) for this domainspecific task. This work addresses a fundamental question: what is the efficacy of different prompting strategies when applying LLMs to scientific information extraction? We focus on four key subtasks: event type classification (identifying synthesis steps), trigger text identification (locating event mentions), argument role extraction (recognizing parameter types), and argument text extraction (extracting parameter values). We evaluate four prompting strategies -zero-shot, few-shot, event-specific, and reflection-based -across six state-of-theart LLMs (Gemma-3-12b-it, GPT-5-mini, O4mini, Claude-Haiku-3.5, DeepSeek reasoning and non-reasoning) using the ZSEE dataset of 1,530 annotated sentences. Results demonstrate strong performance on event type classification (80-90% F1) but modest performance on fine-grained extraction tasks, particularly argument role and argument text extraction (50-65% F1). GPT-5-mini exhibits extreme prompt sensitivity with 11-79% F1 variation. Notably, advanced prompting strategies provide minimal improvements over zero-shot approaches, revealing fundamental architectural limitations. Error analysis identifies systematic hallucination, over-generalization, and inability to capture synthesis-specific nuances. Our findings demonstrate that while LLMs achieve highlevel understanding, precise extraction of experimental parameters requires domain-adapted models, providing quantitative benchmarks for scientific information extraction.

💡 Analysis

본 논문은 제올라이트 합성이라는 매우 구체적인 화학 분야에서 대형 언어 모델(LLM)의 정보 추출 능력을 체계적으로 검증한 최초의 연구 중 하나로 평가할 수 있다. 먼저 연구자는 정보 추출 작업을 네 가지 세부 과제로 분류했는데, 이는 자연어 처리(NLP) 분야에서 흔히 사용되는 이벤트 기반 스키마와 유사하면서도 실험 과학에 특화된 형태이다. 이벤트 유형 분류는 “합성 단계”라는 거시적 카테고리를 식별하는 작업으로, 문맥 이해와 도메인 지식이 비교적 덜 요구된다. 반면 인자 역할 및 인자 텍스트 추출은 “온도”, “시간”, “전구체 농도” 등 구체적인 실험 파라미터를 정확히 찾아내고 값을 매핑해야 하므로, 미세한 의미 구분과 숫자·단위 인식 능력이 필수적이다.

프롬프트 전략 측면에서 제로샷, 몇 샷, 이벤트‑특정, 반사 기반 네 가지 방식을 도입했는데, 각각의 설계 의도는 LLM이 사전 학습된 일반 지식을 얼마나 효율적으로 전이할 수 있는지를 테스트한다. 특히 반사 기반 프롬프트는 모델에게 자체 추론 과정을 “반성”하도록 유도함으로써 오류를 자체 교정하게 하는 최신 기법이다. 그러나 실험 결과는 이러한 고급 전략이 제로샷 대비 큰 성능 향상을 가져오지 못했음을 보여준다. 이는 LLM이 구조화된 과학 지식보다는 일반 언어 패턴에 더 최적화돼 있다는 점을 시사한다.

모델별 성능을 살펴보면, Gemma‑3‑12b‑it와 Claude‑Haiku‑3.5는 전반적으로 안정적인 결과를 보였으며, 특히 이벤트 유형 분류에서 85% 이상의 F1을 기록했다. 반면 GPT‑5‑mini은 프롬프트에 따라 성능이 11%에서 79%까지 급격히 변동했는데, 이는 프롬프트 설계가 모델 출력에 미치는 영향이 모델마다 크게 다를 수 있음을 의미한다. O4mini와 DeepSeek(추론 버전) 역시 중간 수준의 성능을 보였지만, 비추론 버전은 특히 인자 텍스트 추출에서 현저히 낮은 점수를 기록했다.

오류 분석에서는 세 가지 주요 패턴이 도출되었다. 첫째, “환각”(hallucination) 현상으로, 모델이 실제 문장에 존재하지 않는 파라미터를 생성하거나 잘못된 값을 제시한다. 둘째, “과도한 일반화”로, 구체적인 온도·시간 값 대신 “높은 온도”와 같은 추상적 표현을 반환한다. 셋째, “합성 특유의 뉘앙스 미포착”으로, 예를 들어 “전구체를 서서히 첨가한다”는 문장을 “전구체를 첨가한다”로 축소해 중요한 시간적 순서를 놓치는 경우가 있다. 이러한 오류는 현재 LLM이 도메인 특화된 규칙이나 실험 프로토콜을 내재화하지 못한다는 근본적인 한계를 반영한다.

결론적으로, 본 연구는 LLM이 과학 텍스트의 거시적 구조를 파악하는 데는 충분히 유용하지만, 정밀한 파라미터 추출과 같은 미세 작업에서는 도메인 적응이 필수적임을 입증한다. 향후 연구는 제올라이트뿐 아니라 광범위한 재료 과학 분야에 적용 가능한 도메인‑특화 프리트레인 혹은 파인튜닝 전략을 개발하고, 프롬프트 설계와 모델 아키텍처를 공동으로 최적화하는 방향으로 나아가야 할 것이다.

📄 Content

제올라이트 합성 절차 정보 추출을 위한 대형 언어 모델 전략 비교 연구

[요약]

본 연구는 제올라이트 합성 실험 절차에서 구조화된 정보를 추출하는 데 대형 언어 모델(LLM)의 활용 가능성을 탐구한다. 이벤트 추출 - 특정 발생이나 행동과 관련된 참여자와 속성을 식별하는 핵심 정보 추출 작업 - 과 인수 인자 추출을 결합하여 절차적 지식을 구조화하는 데 중점을 둔다.

전통적인 접근 방식은 도메인 특성이 강한 레이블 데이터에 기반한 감독 학습에 크게 의존한다. 그러나 NLP 기반 정보 추출은 전문 분야의 희소한 주석 데이터와 복잡성 때문에 제한된다. 최근 LLM의 등장은 방대한 코퍼스에 대한 사전 훈련과 인-컨텍스트 학습을 통해 주목할만한 능력을 보여주었다. 이 연구는 일반 목적 LLMs가 전문 과학 정보 추출 작업에서 효과적으로 수행될 수 있는지, 그리고 다양한 프롬프팅 전략이 이러한 작업에 미치는 영향을 심층적으로 분석한다.

관련 연구

과학 정보 추출은 규칙 기반 시스템부터 고급 신경 접근법까지 다양한 기술로 진화해 왔다. 초기 작업은 손으로 만든 패턴과 사전을 사용하여 높은 정밀도를 달성했지만, 낮은 재현성과 도메인 전문 지식이 필요했다. 통계적 방법은 CRF와 구조화된 SVM을 사용하여 일반화 능력을 향상시켰지만, 기능 공학에 많은 의존성을 보였다. 최근 신경 접근법은 다양한 아키텍처를 포함하며, BiLSTM-CRF 모델, 주의 메커니즘, 트랜스포머 기반 모델 등이 대표적이다.

PAIE(Prompt-based Argument Interaction for Event Extraction)는 이벤트 추출을 질의 응답 작업으로 포뮬레이션하여 성능을 향상시킨 사례이다. DEGREE와 AMPERE 같은 구조 예측을 위한 모델은 이벤트 유형과 인수 인자를 동시에 학습하여 이러한 접근법의 효과를 입증했다.

연구 기여

본 연구는 일반 목적 LLMs의 성능을 평가하고, 도메인 특성이 강한 추출 작업에 대한 사전 훈련 없이 프롬프팅 전략만으로 얼마나 많은 성과를 달성할 수 있는지 조사한다. 이를 통해 기초 모델의 적용 가능성을 탐구하고 전문 분야에서 LLM 활용의 한계를 이해하는 데 기여한다.

방법론

실험 방법은 표준화된 평가 프레임워크를 사용하여 모든 모델과 프롬프팅 전략에 일관되게 적용된다. 1,530개의 문장으로 구성된 ZSEE(Zeolite Synthesis Event Extraction) 데이터셋을 사용하여 6개의 LLMs를 평가한다. 이 데이터셋은 제올라이트 합성 절차에 대한 전문가의 주석으로, 이벤트 추출과 인수 인자 추출의 기준을 제공한다.

결과

LLMs는 이벤트 유형 분류에서 80-90% F1 점수를 달성하는 등 전반적으로 합리적인 성능을 보인다. 그러나 트리거 텍스트 추출(60-87% F1)은 모델 간에 큰 차이를 보이며, GPT-5-mini는 극단적인 변동성을 보여준다. 인수 인자 추출은 더 낮은 성능을 보이며, 62-73% F1로 역할 식별과 57-65% F1로 텍스트 추출이 가능하다.

고급 프롬프팅 전략은 제약적인 개선만 제공하며, 최대 5%의 성능 향상만 보인다. 질적 분석은 시스템의 체계적인 실패를 드러내며, 이는 정밀한 범위 수준 추출의 어려움을 나타낸다. 이러한 결과는 LLMs가 전문 분야의 정교한 절차 정보 추출 작업에서 여전히 제한적임을 시사한다.

결론

본 연구는 일반 목적 LLMs가 제올라이트 합성 실험 절차에서 구조화된 정보를 추출하는 데 효과적인지, 그리고 프롬프팅 전략이 이러한 작업에 미치는 영향을 심층적으로 분석한다. 결과는 LLM의 성능이 현재 도메인 특성이 강한 추출 작업의 요구 사항을 충족하기에는 불충분함을 보여준다.

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