化学反応予測のための自己フィードバック型知識抽出アプローチ

化学反応予測の精度を高めるために、データキュレーションを通じた自己フィードバック型の知識抽出アプローチを提案する。この手法では、分子表現の反復最適化から反応タイプの知識を抽出し、大規模言語モデルにプロンプト学習を通じて注入することで、大幅な精度向上を実現する。