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利用基于注意力的神经网络绘制化学反应的空间( Mapping the space of chemical reactions using attention-based neural networks )
P Schwaller D Probst AC Vaucher VH Nair JL Reymond
有机反应通常被划分为包含具有类似试剂和机理的反应的类。反应类促进了复杂概念的交流和通过化学反应空间的高效导航。然而，分类过程是一项繁琐的工作。它要求通过注释反应中的分子数、反应中心以及反应物和试剂之间的区别来识别相应的反应类模板。在这里，我们展示了基于变压器的模型可以从化学反应的非注释的、简单的基于文本的表示来推断反应类。我们的最佳模型达到了98.2%的分类准确率。我们还表明，学习的表征可以作为反应指纹，比传统的反应指纹更好地捕捉反应类之间的细粒度差异。通过一个交互式的反应图谱，提供了可视化的聚类和相似性搜索，说明了我们所学到的指纹对化学反应空间的洞察力。有机化学反应可分为几类，使化学家能够将他们所掌握的关于特定反应的最佳条件的知识用于其他类似类型的反应。Schwaller等人。本文提出了一种基于变压器神经网络的有效方法，该方法学习一个化学空间，在该空间中，类似的反应被组合在一起。
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