論文の概要: Unassisted Noise Reduction of Chemical Reaction Data Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01399v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 09:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-03 16:38:10.118770
• Title: Unassisted Noise Reduction of Chemical Reaction Data Sets
• Title（参考訳）: 化学反応データ集合の無支援ノイズ低減
• Authors: Alessandra Toniato, Philippe Schwaller, Antonio Cardinale, Joppe Geluykens and Teodoro Laino
• Abstract要約: 本稿では,データセットから化学的に間違ったエントリを除去するための,機械学習に基づく無支援アプローチを提案する。 その結果,クリーン化およびバランスの取れたデータセットでトレーニングしたモデルの予測精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.127921057012564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Existing deep learning models applied to reaction prediction in organic chemistry can reach high levels of accuracy (> 90% for Natural Language Processing-based ones). With no chemical knowledge embedded than the information learnt from reaction data, the quality of the data sets plays a crucial role in the performance of the prediction models. While human curation is prohibitively expensive, the need for unaided approaches to remove chemically incorrect entries from existing data sets is essential to improve artificial intelligence models' performance in synthetic chemistry tasks. Here we propose a machine learning-based, unassisted approach to remove chemically wrong entries from chemical reaction collections. We applied this method to the collection of chemical reactions Pistachio and to an open data set, both extracted from USPTO (United States Patent Office) patents. Our results show an improved prediction quality for models trained on the cleaned and balanced data sets. For the retrosynthetic models, the round-trip accuracy metric grows by 13 percentage points and the value of the cumulative Jensen Shannon divergence decreases by 30% compared to its original record. The coverage remains high with 97%, and the value of the class-diversity is not affected by the cleaning. The proposed strategy is the first unassisted rule-free technique to address automatic noise reduction in chemical data sets.
• Abstract（参考訳）: 有機化学における反応予測に応用された既存のディープラーニングモデルは、高いレベルの精度(自然言語処理ベースでは90%)に達する可能性がある。 反応データから得られた情報以上に化学知識が組み込まれていないため、予測モデルの性能においてデータセットの品質が重要な役割を果たす。 人間のキュレーションは極めて高価だが、既存のデータセットから化学的に間違ったエントリを取り除くための支援のないアプローチの必要性は、合成化学タスクにおける人工知能モデルのパフォーマンスを改善するために不可欠である。 本稿では,化学反応コレクションから化学的に間違った成分を除去する機械学習による非支援手法を提案する。 我々はこの手法を,米国特許庁(USPTO)特許から抽出した化学反応ピスタチオとオープンデータセットの収集に適用した。 その結果,クリーン化およびバランスの取れたデータセットでトレーニングしたモデルの予測精度が向上した。 逆合成モデルでは、ラウンドトリップ精度メトリックは13パーセントポイント増加し、累積Jensen Shannon発散の値は元のレコードと比較して30%減少します。 カバレッジは97%で高いままであり、クラス多様性の価値はクリーニングによって影響を受けません。 提案手法は,化学データの自動ノイズ低減に対処する最初の無規制手法である。

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