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MolX: 使用多模态扩展增强大型语言模型在分子学习中的能力
本研究设计和装备 MolX 作为一种多模态外部模块，通过使用特定编码器从 SMILES 字符串和 2D 分子图表示中提取细粒度特征，从而增强了大型语言模型（LLMs）在理解分子方面的能力。实验结果表明，我们提出的方法在多种分子相关任务中表现
PDF24 days ago
分子文本的层次对齐：统一的分子理解和生成
提出了一种多模式分子表示学习框架 Atomas，通过学习 SMILES 字符串和文本表示，同时学习两种模态之间细粒度的片段对应关系，并在三个层面上对这些片段进行对齐，实现了对多个下游任务的支持，并在检索任务和生成任务中取得了显著的结果。
PDF2 months ago
AAAI基于扩散语言模型的文本引导分子生成
本文介绍了一种基于扩散语言模型的文本导向分子生成方法 (TGM-DLM)，该方法在生成具有特定文本描述的分子时克服了自回归方法的局限性，并通过两阶段的扩散生成过程共同和迭代地更新 SMILES 字符串中的标记嵌入。实验证明，TGM-DLM
PDF4 months ago
HyGNN: 基于超图神经网络的药物相互作用预测
本文介绍了一种基于 SMILES 字符串的 Hypergraph 神经网络模型，用于药物 DDI 预测问题。通过从 SMILES 字符串中提取化学亚结构来创建一个超图，利用注意力机制的超图边编码器来捕捉药物相似性，并使用解码器预测药物对之间
PDF2 years ago