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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种定位光伏材料PtSe2的文献挖掘与材料性质预测方法，本方法通过获取物理、化学和材料领域的英文文献摘要数据库；将摘要数据库进行预处理，去除干扰词和标点符号；调整参数，进行词向量嵌入训练，生成模型；根据模型进行太阳能电池材料的预测，通过时间维度去验证模型的准确性；通过第一性原理去计算验证预测项是否是合适的太阳能电池材料；通过本方法能够极大减少通过常规方法寻找新型太阳能电池的合适材料所花费的大量人力、物力成本，且通过时间维度的验证模块确保验证结论正确，保障本预测方法的准确率。
主权项：1.一种定位光伏材料PtSe2的文献挖掘与材料性质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用API获取物理、化学和材料方面的文献摘要数据库；步骤2，将步骤1中数据库中的数据进行去噪预处理，并把预处理后的训练集中增加染料、钙钛矿和不同光伏近义词表达的具体词汇，然后将其转换成适合词嵌入训练的数据库格式；步骤3，利用染料和钙钛矿的词嵌入模块对步骤2中预处理过后的训练集进行训练，调整参数，所述的词嵌入模块为Word2vec，sg模块设置为1，词向量维度为100，每一个词都转化为一个100维的词向量；词窗口windows设置为10，最小词频设置为2，只要出现次数低于2的低频词汇都不参与词向量嵌入；步骤4：以染敏和钙钛矿作为参考，利用时间维度对步骤3所生成的模型进行准确性验证，根据其选择的材料输入模型，模型根据其能否利用旧文献预测出之后发现的新材料对模型预测能力做出评估；步骤5：调用步骤4所得的模型，利用之前的所有文献与预测太阳能电池材料，验证Si、Ge、ZnO、TiO2、CdS、GaN、CZTS等材料的稳定性和光电转换性质；步骤6，利用第一性原理对预测项计算结合castep模拟和NVT分子动力学模块，并利用态密度、能带图和吸收光谱理论计算综合评估步骤5中筛选出的材料是否能作为太阳能电池材料。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种定位光伏材料PtSe2的文献挖掘与材料性质预测方法
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