論文の概要: ReLM: Leveraging Language Models for Enhanced Chemical Reaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13590v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 15:33:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 22:14:25.532506
• Title: ReLM: Leveraging Language Models for Enhanced Chemical Reaction Prediction
• Title（参考訳）: ReLM: 化学反応予測の高速化のための言語モデル
• Authors: Yaorui Shi, An Zhang, Enzhi Zhang, Zhiyuan Liu, Xiang Wang
• Abstract要約: ReLMは、言語モデル(LM)に符号化された化学知識を活用してグラフニューラルネットワーク(GNN)を支援するフレームワークである。 実験結果から,ReLMは各種化学反応データセットにおける最先端GNN法の性能向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.342666819515774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting chemical reactions, a fundamental challenge in chemistry, involves forecasting the resulting products from a given reaction process. Conventional techniques, notably those employing Graph Neural Networks (GNNs), are often limited by insufficient training data and their inability to utilize textual information, undermining their applicability in real-world applications. In this work, we propose ReLM, a novel framework that leverages the chemical knowledge encoded in language models (LMs) to assist GNNs, thereby enhancing the accuracy of real-world chemical reaction predictions. To further enhance the model's robustness and interpretability, we incorporate the confidence score strategy, enabling the LMs to self-assess the reliability of their predictions. Our experimental results demonstrate that ReLM improves the performance of state-of-the-art GNN-based methods across various chemical reaction datasets, especially in out-of-distribution settings. Codes are available at https://github.com/syr-cn/ReLM.
• Abstract（参考訳）: 化学反応の予測は、化学の基本的な課題であり、与えられた反応過程から得られる生成物を予測することを伴う。 従来の技術、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)を採用する技術は、トレーニングデータ不足とテキスト情報の利用が不可能なために制限されることが多く、現実のアプリケーションへの適用性を損なう。 本研究では,言語モデル(LM)に符号化された化学知識を活用してGNNを支援する新しいフレームワークであるReLMを提案し,実世界の化学反応予測の精度を高める。 モデルの堅牢性と解釈可能性をさらに向上するため、信頼性スコア戦略を取り入れ、LMが予測の信頼性を自己評価できるようにする。 実験により,ReLMは様々な化学反応データセット,特に分布外環境において,最先端のGNN法の性能を向上させることが示された。 コードはhttps://github.com/syr-cn/relmで入手できる。

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