論文の概要: AtomDisc: An Atom-level Tokenizer that Boosts Molecular LLMs and Reveals Structure--Property Associations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03080v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 02:42:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-04 20:02:54.945584
• Title: AtomDisc: An Atom-level Tokenizer that Boosts Molecular LLMs and Reveals Structure--Property Associations
• Title（参考訳）: AtomDisc: 分子LLMを強化し、構造を解明するAtomレベルのトケナイザ
• Authors: Mingxu Zhang, Dazhong Shen, Ying Sun,
• Abstract要約: AtomDiscは、原子レベルのローカル環境を大規模言語モデルに埋め込まれた構造対応トークンに定量化するフレームワークです。 実験の結果、AtomDiscは、データ駆動方式で、構造-プロパティ関連を示す化学的に意味のある構造的特徴を識別できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.856011146903889
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Advances in large language models (LLMs) are accelerating discovery in molecular science. However, adapting molecular information to the serialized, token-based processing of LLMs remains a key challenge. Compared to other representations, molecular graphs explicitly encode atomic connectivity and local topological environments, which are key determinants of atomic behavior and molecular properties. Despite recent efforts to tokenize overall molecular topology, there still lacks effective fine-grained tokenization of local atomic environments, which are critical for determining sophisticated chemical properties and reactivity. To address these issues, we introduce AtomDisc, a novel framework that quantizes atom-level local environments into structure-aware tokens embedded directly in LLM's token space. Our experiments show that AtomDisc, in a data-driven way, can distinguish chemically meaningful structural features that reveal structure-property associations. Equipping LLMs with AtomDisc tokens injects an interpretable inductive bias that delivers state-of-the-art performance on property prediction and molecular generation. Our methodology and findings can pave the way for constructing more powerful molecular LLMs aimed at mechanistic insight and complex chemical reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、分子科学における発見を加速させている。 しかし、LCMのシリアライズされたトークンベースの処理に分子情報を適用することは重要な課題である。 他の表現と比較すると、分子グラフは原子の結合と局所的なトポロジカル環境を明示的にエンコードしている。 分子トポロジー全体をトークン化する最近の試みにもかかわらず、局所的な原子環境の効果的なきめ細かいトークン化はいまだに欠けている。 これらの問題に対処するために、私たちは、原子レベルのローカル環境をLLMのトークン空間に直接埋め込まれた構造対応トークンに定量化する新しいフレームワークAtomDiscを紹介します。 実験の結果、AtomDiscは、データ駆動方式で、構造-プロパティ関連を示す化学的に意味のある構造的特徴を識別できることがわかった。 AtomDiscトークンによるLCMの取得は、解釈可能な誘導バイアスを注入し、プロパティ予測と分子生成に最先端のパフォーマンスを提供する。 我々の方法論と知見は、力学的な洞察と複雑な化学的推論を目的とした、より強力な分子LLMを構築するための道を開くことができる。

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