論文の概要: Bridging the Gap Between Molecule and Textual Descriptions via Substructure-aware Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26157v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 05:36:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.671974
• Title: Bridging the Gap Between Molecule and Textual Descriptions via Substructure-aware Alignment
• Title（参考訳）: 構造認識アライメントによる分子とテクスチャ記述のギャップを埋める
• Authors: Hyuntae Park, Yeachan Kim, SangKeun Lee,
• Abstract要約: MolBridgeは、サブ構造認識アライメントに基づく新しい分子文学習フレームワークである。 MolBridgeは,様々な分子ベンチマークにおいて,微細な対応を効果的に捉え,最先端のベースラインより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.230372857449282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecule and text representation learning has gained increasing interest due to its potential for enhancing the understanding of chemical information. However, existing models often struggle to capture subtle differences between molecules and their descriptions, as they lack the ability to learn fine-grained alignments between molecular substructures and chemical phrases. To address this limitation, we introduce MolBridge, a novel molecule-text learning framework based on substructure-aware alignments. Specifically, we augment the original molecule-description pairs with additional alignment signals derived from molecular substructures and chemical phrases. To effectively learn from these enriched alignments, MolBridge employs substructure-aware contrastive learning, coupled with a self-refinement mechanism that filters out noisy alignment signals. Experimental results show that MolBridge effectively captures fine-grained correspondences and outperforms state-of-the-art baselines on a wide range of molecular benchmarks, highlighting the significance of substructure-aware alignment in molecule-text learning.
• Abstract（参考訳）: 分子とテキスト表現学習は、化学情報の理解を深める可能性から、関心が高まっている。 しかし、既存のモデルは分子とそれらの記述の微妙な違いを捉えるのに苦労することが多く、それらは分子のサブ構造と化学的なフレーズの微妙なアライメントを学習する能力に欠ける。 この制限に対処するために,サブ構造認識アライメントに基づく分子文学習フレームワークであるMolBridgeを紹介する。 具体的には,分子サブストラクチャと化学フレーズから得られるアライメント信号を追加して,元の分子記述ペアを増強する。 これらのリッチなアライメントから効果的に学習するために、MolBridgeは、低構造対応のコントラスト学習と、ノイズの多いアライメント信号をフィルタリングする自己抑制機構を併用する。 実験結果から,分子文学習におけるサブストラクチャー・アライメントの重要性を浮き彫りにすることにより,モルブリッジは微細な対応を効果的に把握し,最先端のベースラインを幅広い分子ベンチマークで上回ることを示す。

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