इस शोधपत्र का उद्देश्य वैज्ञानिक खोज और ज्ञान एकीकरण को बढ़ाने के लिए असंरचित डेटा (जैसे, मुक्त-पाठ दस्तावेज़, वैज्ञानिक साहित्य) से संरचित जानकारी के निष्कर्षण में तेज़ी लाना है। हालाँकि बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) ने विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित किया है, लेकिन वे कुछ ऐसे क्षेत्रों में कम कुशल हैं जहाँ विशिष्ट ज्ञान और सूक्ष्म समझ की आवश्यकता होती है, और कार्यों और क्षेत्रों के बीच हस्तांतरणीयता की कमी से ग्रस्त हैं। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, हम StructSense प्रस्तुत करते हैं, जो एक मॉड्यूलर, कार्य-स्वतंत्र, ओपन-सोर्स ढाँचा है जो जटिल डोमेन सामग्री का अधिक प्रभावी ढंग से अन्वेषण करने के लिए ऑन्टोलॉजी में अंतर्निहित डोमेन-विशिष्ट प्रतीकात्मक ज्ञान का लाभ उठाता है। StructSense स्व-मूल्यांकन निर्णायकों के माध्यम से पुनरावृत्त सुधार के लिए एक फीडबैक लूप और गुणवत्ता आश्वासन एवं सत्यापन के लिए एक मानवीय हस्तक्षेप तंत्र को एकीकृत करता है। एक तंत्रिका विज्ञान सूचना निष्कर्षण कार्य में अनुप्रयोग के माध्यम से, हम प्रदर्शित करते हैं कि StructSense दो सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है: डोमेन संवेदनशीलता और क्रॉस-टास्क सामान्यीकरण का अभाव।
