論文の概要: SmilesT5: Domain-specific pretraining for molecular language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22514v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 09:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.116206
• Title: SmilesT5: Domain-specific pretraining for molecular language models
• Title（参考訳）: SmilesT5:分子言語モデルのためのドメイン特異的プレトレーニング
• Authors: Philip Spence, Brooks Paige, Anne Osbourn,
• Abstract要約: 分子特性予測は、薬物の発見と開発においてますます重要な課題である。 自然言語処理の最近の進歩は、複雑な人間の言語を学ぶニューラルネットワークの能力を強調している。 6つの分類に基づく分子特性予測ベンチマークにおいて、ドメイン固有のテキストからテキストへの事前学習タスクを新たに提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.769637827387851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular property prediction is an increasingly critical task within drug discovery and development. Typically, neural networks can learn molecular properties using graph-based, language-based or feature-based methods. Recent advances in natural language processing have highlighted the capabilities of neural networks to learn complex human language using masked language modelling. These approaches to training large transformer-based deep learning models have also been used to learn the language of molecules, as represented by simplified molecular-input line-entry system (SMILES) strings. Here, we present novel domain-specific text-to-text pretraining tasks that yield improved performance in six classification-based molecular property prediction benchmarks, relative to both traditional likelihood-based training and previously proposed fine-tuning tasks. Through ablation studies, we show that data and computational efficiency can be improved by using these domain-specific pretraining tasks. Finally, the pretrained embeddings from the model can be used as fixed inputs into a downstream machine learning classifier and yield comparable performance to finetuning but with much lower computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 分子特性予測は、薬物の発見と開発においてますます重要な課題である。 通常、ニューラルネットワークはグラフベース、言語ベース、または特徴ベースメソッドを使用して分子特性を学習することができる。 自然言語処理の最近の進歩は、マスキング言語モデリングを用いて複雑な人間の言語を学ぶニューラルネットワークの能力を強調している。 大規模なトランスフォーマーに基づくディープラーニングモデルをトレーニングするためのこれらのアプローチは、単純化された分子インプットラインエントリーシステム(SMILES)文字列で表されるように、分子の言語を学ぶためにも使われてきた。 そこで本研究では,従来の確率ベーストレーニングと従来提案されていた微調整タスクと比較して,6つの分類に基づく分子特性予測ベンチマークの性能向上を図った,ドメイン固有のテキスト・テキスト事前学習タスクを提案する。 アブレーション研究を通じて、これらの領域固有の事前学習タスクを用いることで、データと計算効率を向上させることができることを示す。 最後に、モデルからの事前訓練された埋め込みは、下流の機械学習分類器への固定入力として使用することができ、微調整に匹敵する性能を得るが、計算オーバーヘッドははるかに少ない。

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