論文の概要: OCSU: Optical Chemical Structure Understanding for Molecule-centric Scientific Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15415v2
- Date: Thu, 22 May 2025 08:23:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-23 14:49:21.33318
- Title: OCSU: Optical Chemical Structure Understanding for Molecule-centric Scientific Discovery
- Title（参考訳）: OCSU:分子中心の科学発見のための光学化学構造理解
- Authors: Siqi Fan, Yuguang Xie, Bowen Cai, Ailin Xie, Gaochao Liu, Mu Qiao, Jie Xing, Zaiqing Nie,
- Abstract要約: 光化学構造理解(OCSU)タスクは、化学構造図を機械と化学の双方で読みやすい文字列に変換することを目的としている。
局所無明な原子に対する注意的特徴強調によるOCSR性能向上のためのDoubleCheckを提案する。
また,最初の大規模OCSUデータセットであるVis-Chebi20を構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.905515668299634
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the chemical structure from a graphical representation of a molecule is a challenging image caption task that would greatly benefit molecule-centric scientific discovery. Variations in molecular images and caption subtasks pose a significant challenge in both image representation learning and task modeling. Yet, existing methods only focus on a specific caption task that translates a molecular image into its graph structure, i.e., OCSR. In this paper, we propose the Optical Chemical Structure Understanding (OCSU) task, which extends low-level recognition to multilevel understanding and aims to translate chemical structure diagrams into readable strings for both machine and chemist. To facilitate the development of OCSU technology, we explore both OCSR-based and OCSR-free paradigms. We propose DoubleCheck to enhance OCSR performance via attentive feature enhancement for local ambiguous atoms. It can be cascaded with existing SMILES-based molecule understanding methods to achieve OCSU. Meanwhile, Mol-VL is a vision-language model end-to-end optimized for OCSU. We also construct Vis-CheBI20, the first large-scale OCSU dataset. Through comprehensive experiments, we demonstrate the proposed approaches excel at providing chemist-readable caption for chemical structure diagrams, which provide solid baselines for further research. Our code, model, and data are open-sourced at https://github.com/PharMolix/OCSU.
- Abstract（参考訳）: 分子のグラフィカルな表現から化学構造を理解することは、分子中心の科学的発見に大いに役立つ、難しいイメージキャプションタスクである。
分子画像とキャプションサブタスクの変化は、画像表現学習とタスクモデリングの両方において大きな課題となる。
しかし、既存の手法では、分子画像をそのグラフ構造、すなわちOCSRに変換する特定のキャプションタスクのみに焦点を当てている。
本稿では,低レベル認識を多レベル理解に拡張し,化学構造図を可読文字列に変換するためのOCSUタスクを提案する。
OCSU技術の開発を容易にするため,OCSRとOCSRを併用しないパラダイムについて検討する。
局所無明な原子に対する注意的特徴強調によるOCSR性能向上のためのDoubleCheckを提案する。
既存のSMILESベースの分子理解法と組み合わせてOCSUを実現することができる。
一方、Mol-VLはOCSU向けに最適化された視覚言語モデルである。
また,最初の大規模OCSUデータセットであるVis-Chebi20を構築した。
本稿では, 化学構造図のキャプションとして, ケミスト可読なキャプションを提供することで, さらなる研究の基盤となることを実証する。
私たちのコード、モデル、データはhttps://github.com/PharMolix/OCSU.comでオープンソース化されています。
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