論文の概要: Recent advances in the Self-Referencing Embedding Strings (SELFIES) library

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03620v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 17:24:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 15:29:12.413182
• Title: Recent advances in the Self-Referencing Embedding Strings (SELFIES) library
• Title（参考訳）: 自己参照埋め込み文字列ライブラリ(SELFIES)の最近の進歩
• Authors: Alston Lo, Robert Pollice, AkshatKumar Nigam, Andrew D. White, Mario Krenn and Al\'an Aspuru-Guzik
• Abstract要約: 文字列に基づく分子表現は、化学情報学の応用において重要な役割を果たす。 SMILESのような伝統的な文字列ベースの表現は、生成モデルによって生成される場合、しばしば構文的および意味的誤りを引き起こす。 SELF-referencIng Embedded Strings (SELFIES) が提案された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9573380763700712
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: String-based molecular representations play a crucial role in cheminformatics applications, and with the growing success of deep learning in chemistry, have been readily adopted into machine learning pipelines. However, traditional string-based representations such as SMILES are often prone to syntactic and semantic errors when produced by generative models. To address these problems, a novel representation, SELF-referencIng Embedded Strings (SELFIES), was proposed that is inherently 100% robust, alongside an accompanying open-source implementation. Since then, we have generalized SELFIES to support a wider range of molecules and semantic constraints and streamlined its underlying grammar. We have implemented this updated representation in subsequent versions of \selfieslib, where we have also made major advances with respect to design, efficiency, and supported features. Hence, we present the current status of \selfieslib (version 2.1.1) in this manuscript.
• Abstract（参考訳）: 文字列ベースの分子表現は、化学情報学の応用において重要な役割を担い、化学における深層学習の成功により、機械学習パイプラインに容易に採用されている。 しかし、SMILESのような従来の文字列ベースの表現は、生成モデルによって生成される場合、しばしば構文的および意味的誤りを引き起こす。 これらの問題に対処するために、自己参照埋め込み文字列(selfies)という新しい表現が提案され、それに伴うオープンソース実装とともに、本質的に100%堅牢である。 それ以来、より広い範囲の分子と意味的制約をサポートするためにSELFIESを一般化し、その基礎となる文法を合理化してきた。 我々は、この更新された表現を、以降のバージョンの \selfieslib で実装し、設計、効率、サポート機能に関して大きな進歩を遂げました。 したがって、この写本では、selfieslib(バージョン2.1.1)の現況を示す。

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