Искусственный интеллект, поддерживающий разработку материалов, способствует переходу исследований органических полимерных материалов от опыта к управлению данными, при этом его применение зависит от высококачественных, отслеживаемых и адаптированных к целям исследования данных. Органические полимерные материалы имеют сложный состав и разнообразные исследовательские сценарии; данные разбросаны по этапам составления, приготовления, характеристики, тестирования и свойств, а фиксированные поля или закрытые наборы данных плохо подходят для различных целей. Решая эту проблему, в данной работе предлагается метод структурированного извлечения данных об органических полимерных материалах, ориентированный на пользовательские цели исследования, а также инструмент с открытым исходным кодом. Метод направлен на исследователей органических полимерных материалов, объединяет разнородные источники в обрабатываемый корпус и предоставляет настраиваемую структуру полей и процесс извлечения, позволяя настраивать целевые свойства, содержимое полей и способы обработки данных в соответствии с конкретными целями исследования для целевого структурированного извлечения информации о материалах. Для проверки применимости метода в работе в качестве примера была выбрана 11 категория распространенных свойств органических полимерных материалов, была выполнена обработка более десяти тысяч документов и получено около 50 тысяч структурированных записей о свойствах. Распределение свойств и пары показывают, что результаты извлечения соответствуют распространенному диапазону свойств и эмпирическим закономерностям органических полимерных материалов; например, для стеклотря переходной температуры (T_g) показатели Precision, Recall и F1 score составили 0,83, 0,89 и 0,86, а F1 score для пары названия образца и значения T_g — 0,78. Метод не требует размеченных наборов данных и дообучения моделей, его основная особенность — система полей, целевые свойства и подсказки могут определяться исследователями самостоятельно в соответствии с системой материалов и целями исследований, что предоставляет открытый и повторно используемый технический путь для создания пользовательских баз данных и разработки целевых ресурсов данных в исследованиях органических полимерных материалов.

полимерные материалы; большие языковые модели; извлечение данных; настраиваемая структура полей