该论文证明了可以直接将自然语言处理方法应用于化学信息学的分类问题中，并通过 SMILES 化合物的标准文本表示考虑了这些看似不相关的领域之间的联系。研究了针对目标蛋白的活性预测问题，这是计算机辅助药物设计过程中的关键部分。实验结果表明，这种方法不仅能够超越手动制作表示结果的最高水平，还直接获得结构洞见以了解决策的制定方式。

Feb, 2016

AI 用于药物发现是近年来的研究热点，基于 SMILES 的语言模型越来越多地应用于药物分子设计。本研究探讨了语言模型是否以及如何从 1D 序列中理解化学空间结构。我们在化学语言上对 Transformer 模型进行预训练，并朝向药物设计目标进行微调，研究高频 SMILES 子字符串与分子片段的对应关系。结果表明，语言模型可以从分子片段的角度理解化学结构，并且通过微调学到的结构知识反映在模型生成的高频 SMILES 子字符串中。

Jan, 2024

本研究使用 SMILES 语法解析技术从 SMILES 中获取子结构的连接性和类型背景知识并将其注入转换器模型，从而提高了分子属性预测的性能。

Apr, 2022

本文介绍了一种基于 SMILES Transformer 的分子指纹预测方法，该方法在虚拟筛选和其他药物发现任务中表现出优越性，在小数据集和复杂分析环境中表现良好。

Nov, 2019

使用 SMILES 枚举技术对分子 QSAR 数据集进行数据增强，使得神经网络训练表现得更好。该技术不仅适用于训练阶段，还能在预测阶段对结果进行进一步提升。

Mar, 2017

本文研究了 SMILES2vec 方法，即使用深度循环神经网络学习 SMILES 格式中的结构信息，预测多种化学性质，比传统方法更加准确和可解释。

Dec, 2017

自然语言处理在药物发现中的应用及影响

Feb, 2020

本文提出了一种基于 SMILES 和分子指纹的混合特征的神经网络模型 CheMixNet，其用于预测化学物质的性质，与其他候选神经网络体系结构相比取得了更好的效果。

Nov, 2018

该研究介绍了一种新的多模态分子结构 - 文本模型 MoleculeSTM，它结合学习化学结构和文本描述，以有效利用化学领域中丰富的文本知识，同时提高药物设计的效率和创新能力，并在多个基准测试中获得了最先进的泛化能力。

Dec, 2022

本文提出了一种新的分子联合表示学习框架，通过 SMILES 和分子图的多模态信息进行多模态融合，改进了自我注意力机制，并进一步提出了双向消息传递图神经网络来增强从图中聚合的信息流以进一步组合。我们通过公共性质预测数据集上的大量实验证明了我们的模型的有效性。

Nov, 2022