chemical synthesis | BriefGPT

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ACLReactXT：通过反应上下文化的分子 - 文本预训练理解分子之 “反应关系
分子 - 文本建模是一个新兴的研究方向，旨在通过文本界面和文本知识促进与分子相关的任务。针对单个分子之外，研究反应 - 文本建模对于帮助合成新材料和药物具有潜力，然而，以往的研究大多忽视了反应 - 文本建模。为了解决这些挑战，我们提出了一种
PDFa month ago
化学文献数据挖掘自主大模型代理
通过大型语言模型技术，我们提出了一种全面的人工智能代理框架，能够高度准确地从大量化学文献中提取信息，实现化学文献的自动化处理，从而节省人力资源并提升性能。这一方法在化学文献处理方面具有重要的实践价值，并展示了人工智能在化学数据管理和利用方面
PDF4 months ago
RetroBridge: 基于 Markov Bridges 的 Retrosynthesis 建模
化学中的逆合成规划是一项基本挑战，旨在从商业可获取的起始物质设计反应路径以达到目标分子。本文介绍了马尔可夫桥模型和 RetroBridge 这一无模板逆合成建模方法，它们在标准评估基准上取得了最先进的结果。
PDF10 months ago
EMNLPSynKB：用于合成方法的语义搜索
本研究介绍了 SynKB，这是一个开源的、自动提取的化学合成协议知识库，利用自然语言处理和 Transformer 模型从 600 万份专利合成程序中提取信息，支持更加灵活的反应条件查询，与其他化学数据库相比，具有更高的召回率和准确性，可协
PDF2 years ago
ICLRDNA 编码文库上的部分产物感知机器学习
研究表明，机器学习化学属性预测方法依赖于一个假设，即感兴趣的属性与一个单独的化学结构相关联。本文中，我们应用反应收率数据枚举与给定 DNA 标签相对应的可能分子集，通过在这个更丰富的数据集上训练一个自定义的 GNN 模型，证明了它相比原来的
PDF2 years ago
MolGAN：一种小分子图隐式生成模型
MolGAN 是一种基于图形结构数据的深度生成模型，旨在绕过化学结构的昂贵搜索程序，通过直接生成分子图来优化不同 iable 模型，结合强化学习目标，以鼓励特定化学属性的分子生产。
PDF6 years ago