แนวคิดหลัก
Atomas는 SMILES 문자열과 텍스트 간의 계층적 적응형 정렬을 통해 분자 표현을 학습하고, 이를 활용하여 분자 이해 및 생성 작업을 수행한다.
บทคัดย่อ
Atomas는 분자-텍스트 간 통합 표현 학습을 위한 혁신적인 계층적 정렬 프레임워크이다. 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 적응형 중합 모듈과 가중치 정렬 모듈을 도입하여 분자와 텍스트 간 세부 정보를 학습한다. 이를 통해 다양한 수준의 세부 정보를 포착할 뿐만 아니라 분자 이해 및 생성 작업을 통합하여 하위 작업에 적용할 수 있는 표현을 생성한다. 분자 검색, 분자 캡셔닝, 분자 생성 등의 작업에서 Atomas의 강건성과 효과성이 입증되었다.
สถิติ
분자 구조는 SMILES 문자열로 표현된다.
분자 구조와 텍스트 설명 간의 계층적 정렬을 통해 세부 정보를 학습한다.
분자 이해 및 생성 작업을 통합하여 수행한다.
คำพูด
"Atomas는 분자-텍스트 간 세부 정보 학습을 통해 분자 표현의 질을 향상시킨다."
"계층적 정렬 구조를 통해 다양한 수준의 분자-텍스트 정보를 효과적으로 학습할 수 있다."
"분자 이해 및 생성 작업의 통합 최적화는 상호 보완적인 효과를 발휘한다."