論文の概要: LDMol: A Text-to-Molecule Diffusion Model with Structurally Informative Latent Space Surpasses AR Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17829v3
• Date: Sat, 31 May 2025 08:53:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 20:53:52.83791
• Title: LDMol: A Text-to-Molecule Diffusion Model with Structurally Informative Latent Space Surpasses AR Models
• Title（参考訳）: LDMol: 構造的インフォーマティブな遅延空間をARモデルに通過させるテキスト-分子拡散モデル
• Authors: Jinho Chang, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: テキスト条件付き分子生成のための遅延拡散モデル LDMol を提案する。 実験の結果, LDMolはテキストから分子生成ベンチマークにおいて, 既存の自己回帰ベースラインよりも優れていた。 我々は,LDMolを分子間検索やテキスト誘導分子編集などの下流タスクに適用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.5427001668863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the emergence of diffusion models as a frontline generative model, many researchers have proposed molecule generation techniques with conditional diffusion models. However, the unavoidable discreteness of a molecule makes it difficult for a diffusion model to connect raw data with highly complex conditions like natural language. To address this, here we present a novel latent diffusion model dubbed LDMol for text-conditioned molecule generation. By recognizing that the suitable latent space design is the key to the diffusion model performance, we employ a contrastive learning strategy to extract novel feature space from text data that embeds the unique characteristics of the molecule structure. Experiments show that LDMol outperforms the existing autoregressive baselines on the text-to-molecule generation benchmark, being one of the first diffusion models that outperforms autoregressive models in textual data generation with a better choice of the latent domain. Furthermore, we show that LDMol can be applied to downstream tasks such as molecule-to-text retrieval and text-guided molecule editing, demonstrating its versatility as a diffusion model.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルが最前線生成モデルとして出現し、多くの研究者が条件付き拡散モデルを用いた分子生成技術を提案している。 しかし、分子の避けられない離散性は、拡散モデルが自然言語のような非常に複雑な条件で生データを繋ぐのを難しくする。 そこで本研究では,テキスト条件付き分子生成のための遅延拡散モデル LDMol を提案する。 拡散モデル性能の鍵は適切な潜在空間設計であることを認識することによって,分子構造の特異な特徴を埋め込んだテキストデータから,新しい特徴空間を抽出するコントラスト学習戦略を採用する。 実験の結果, LDMolはテキストから分子生成ベンチマークにおいて既存の自己回帰ベースラインよりも優れており, テキストデータ生成において自己回帰モデルよりも高い性能を示し, 潜在ドメインの選択が優れている。 さらに, LDMolは, 分子間検索やテキスト誘導分子編集などの下流処理にも適用可能であることを示し, 拡散モデルとしての汎用性を示した。

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