EMNLPDec, 2023
预测化学结合文本检索
Predictive Chemistry Augmented with Text Retrieval
Yujie Qian, Zhening Li, Zhengkai Tu, Connor W. Coley, Regina Barzilay
TL;DR本文研究了在化学领域中使用自然语言描述来增强预测模型。使用文献手动提取的大量结构化数据来训练化学信息模型是传统的方法。本文引入了一种新的方法 TextReact，该方法直接利用从文献中检索到的文本增强预测化学。TextReact 检索与给定化学反应相关的文本描述，然后将其与反应的分子表示进行对齐。通过在预测器训练中加入辅助的掩码语言模型目标，增强了这种对齐。我们通过两个化学任务进行了实证验证：反应条件推荐和一步逆合成。通过利用文本检索，TextReact 显著优于仅基于分子数据训练的最先进的化学信息模型。