論文の概要: MolMetaLM: a Physicochemical Knowledge-Guided Molecular Meta Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15500v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 09:27:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:48.810421
• Title: MolMetaLM: a Physicochemical Knowledge-Guided Molecular Meta Language Model
• Title（参考訳）: MolMetaLM: 物理化学知識誘導分子メタ言語モデル
• Authors: Yifan Wu, Min Zeng, Yang Li, Yang Zhang, Min Li,
• Abstract要約: 本稿では,分子メタ言語フレームワーク MolMetaLM を提案する。 我々は、同じS(分子)を共有する複数のS,P,O>知識トリプルとしてフォーマットされた分子特化メタ言語パラダイムを設計する。 異なる分子知識とノイズを導入することで、メタ言語パラダイムは数万の事前学習タスクを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.458584012046646
• License:
• Abstract: Most current molecular language models transfer the masked language model or image-text generation model from natural language processing to molecular field. However, molecules are not solely characterized by atom/bond symbols; they encapsulate important physical/chemical properties. Moreover, normal language models bring grammar rules that are irrelevant for understanding molecules. In this study, we propose a novel physicochemical knowledge-guided molecular meta language framework MolMetaLM. We design a molecule-specialized meta language paradigm, formatted as multiple <S,P,O> (subject, predicate, object) knowledge triples sharing the same S (i.e., molecule) to enhance learning the semantic relationships between physicochemical knowledge and molecules. By introducing different molecular knowledge and noises, the meta language paradigm generates tens of thousands of pretraining tasks. By recovering the token/sequence/order-level noises, MolMetaLM exhibits proficiency in large-scale benchmark evaluations involving property prediction, molecule generation, conformation inference, and molecular optimization. Through MolMetaLM, we offer a new insight for designing language models.
• Abstract（参考訳）: 現在のほとんどの分子言語モデルでは、マスク付き言語モデルや画像テキスト生成モデルが自然言語処理から分子場に変換されている。 しかし、分子は原子/結合のシンボルによってのみ特徴づけられるのではなく、重要な物理的・化学的性質をカプセル化している。 さらに、正規言語モデルは、分子を理解するのに無関係な文法規則をもたらす。 本研究では,分子メタ言語フレームワークMolMetaLMを提案する。 我々は, 物理化学的知識と分子間の意味的関係を学習するために, 同じS(分子)を共有する複数の<S,P,O>知識(主観的, 述語的, 対象的)トリプルとして形式化された分子特異的メタ言語パラダイムを設計する。 異なる分子知識とノイズを導入することで、メタ言語パラダイムは数万の事前学習タスクを生成する。 トークン/シーケンス/オーダーレベルのノイズを回復することにより、MolMetaLMはプロパティ予測、分子生成、コンフォメーション推論、分子最適化を含む大規模なベンチマーク評価に熟練度を示す。 MolMetaLMを通じて、言語モデルを設計するための新しい洞察を提供する。

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