論文の概要: Infusing Linguistic Knowledge of SMILES into Chemical Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00084v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 01:25:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 04:14:36.700936
• Title: Infusing Linguistic Knowledge of SMILES into Chemical Language Models
• Title（参考訳）: 化学言語モデルへのSMILESの言語知識の注入
• Authors: Ingoo Lee and Hojung Nam
• Abstract要約: 我々はSMILESを文法解析してサブ構造とそのタイプ間の接続性を求め,SMILESの文法知識と呼ぶ。 我々の表現モデルは、分子特性の予測のために以前の化合物表現よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3655021726150368
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The simplified molecular-input line-entry system (SMILES) is the most popular representation of chemical compounds. Therefore, many SMILES-based molecular property prediction models have been developed. In particular, transformer-based models show promising performance because the model utilizes a massive chemical dataset for self-supervised learning. However, there is no transformer-based model to overcome the inherent limitations of SMILES, which result from the generation process of SMILES. In this study, we grammatically parsed SMILES to obtain connectivity between substructures and their type, which is called the grammatical knowledge of SMILES. First, we pretrained the transformers with substructural tokens, which were parsed from SMILES. Then, we used the training strategy 'same compound model' to better understand SMILES grammar. In addition, we injected knowledge of connectivity and type into the transformer with knowledge adapters. As a result, our representation model outperformed previous compound representations for the prediction of molecular properties. Finally, we analyzed the attention of the transformer model and adapters, demonstrating that the proposed model understands the grammar of SMILES.
• Abstract（参考訳）: 単純化された分子インプットラインエントリーシステム(SMILES)は化合物の最も一般的な表現である。 そのため、SMILESに基づく分子特性予測モデルが数多く開発されている。 特に、トランスフォーマーベースのモデルは、自己教師付き学習に巨大な化学データセットを使用するため、有望な性能を示す。 しかし、SMILESの生成プロセスから生じるSMILES固有の制限を克服するトランスフォーマーベースのモデルはない。 本研究では,SMILESの文法的知識と呼ばれるサブ構造とそのタイプ間の接続性を得るために,SMILESを文法解析した。 まず,SMILESから解析したサブストラクチャトークンを用いたトランスフォーマーの事前学習を行った。 次に,スマイル文法の理解を深めるために,学習戦略「同複合モデル」を用いた。 さらに,コネクティビティとタイプに関する知識をナレッジアダプタでトランスフォーマに注入した。 その結果, この表現モデルは, 分子特性の予測に先行する化合物表現よりも優れていた。 最後に,トランスフォーマーモデルとアダプタの注意を解析し,提案モデルが笑顔の文法を理解することを実証した。

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