論文の概要: Molecule Language Model with Augmented Pairs and Expertise Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09043v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 07:09:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 00:26:50.017845
- Title: Molecule Language Model with Augmented Pairs and Expertise Transfer
- Title（参考訳）: 拡張ペアを用いた分子言語モデルとエキスパートトランスファー
- Authors: Namkyeong Lee, Siddhartha Laghuvarapu, Chanyoung Park, Jimeng Sun,
- Abstract要約: AMOLE は,(1) 構造的類似性を保った分子文対を増大させ,2) 分子間の専門知識を伝達する。
様々な下流タスクに関する大規模な実験は、コンプレッション分子におけるAMOLEの優位性とその説明を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.26037039251725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the molecules and their textual descriptions via molecule language models (MoLM) recently got a surge of interest among researchers. However, unique challenges exist in the field of MoLM due to 1) a limited amount of molecule-text paired data and 2) missing expertise that occurred due to the specialized areas of focus among the experts. To this end, we propose AMOLE, which 1) augments molecule-text pairs with structural similarity preserving loss, and 2) transfers the expertise between the molecules. Extensive experiments on various downstream tasks demonstrate the superiority of AMOLE in comprehending molecules and their descriptions, highlighting its potential for application in real-world drug discovery.
- Abstract（参考訳）: 最近、分子言語モデル(MoLM)による分子とそのテキスト記述の理解が、研究者の間で注目を集めている。
しかし、MOLMの分野には独自の課題が存在する。
1)分子文のペア化データの限られた量と
2)専門家の専門分野による専門知識の欠如。
この目的のために,我々はAMOLEを提案する。
1)構造的類似性保持損失を有する分子文対を増補し、
2) 専門知識を分子間で伝達する。
様々な下流タスクに関する大規模な実験は、コンプレッション分子とその記述におけるAMOLEの優位性を示し、現実世界の薬物発見への応用の可能性を強調している。
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