論文の概要: MolecularIQ: Characterizing Chemical Reasoning Capabilities Through Symbolic Verification on Molecular Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15279v1
- Date: Wed, 21 Jan 2026 18:58:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-22 21:27:50.505765
- Title: MolecularIQ: Characterizing Chemical Reasoning Capabilities Through Symbolic Verification on Molecular Graphs
- Title（参考訳）: 分子IQ:分子グラフのシンボリック検証による化学共鳴能力のキャラクタリゼーション
- Authors: Christoph Bartmann, Johannes Schimunek, Mykyta Ielanskyi, Philipp Seidl, Günter Klambauer, Sohvi Luukkonen,
- Abstract要約: 分子の性質の推論には 分子グラフを解析し 理解する能力が必要です
大規模言語モデル(LLM)は、化学、分子名変換、キャプション、テキスト誘導生成、特性や反応予測といったタスクにますます応用されている。
我々は,分子構造推論ベンチマークである分子IQを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.534690300929343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A molecule's properties are fundamentally determined by its composition and structure encoded in its molecular graph. Thus, reasoning about molecular properties requires the ability to parse and understand the molecular graph. Large Language Models (LLMs) are increasingly applied to chemistry, tackling tasks such as molecular name conversion, captioning, text-guided generation, and property or reaction prediction. Most existing benchmarks emphasize general chemical knowledge, rely on literature or surrogate labels that risk leakage or bias, or reduce evaluation to multiple-choice questions. We introduce MolecularIQ, a molecular structure reasoning benchmark focused exclusively on symbolically verifiable tasks. MolecularIQ enables fine-grained evaluation of reasoning over molecular graphs and reveals capability patterns that localize model failures to specific tasks and molecular structures. This provides actionable insights into the strengths and limitations of current chemistry LLMs and guides the development of models that reason faithfully over molecular structure.
- Abstract（参考訳）: 分子の性質は、その組成と分子グラフにコードされた構造によって決定される。
したがって、分子の性質に関する推論は、分子グラフを解析して理解する能力を必要とする。
大規模言語モデル(LLM)は、化学、分子名変換、キャプション、テキスト誘導生成、特性や反応予測といったタスクにますます応用されている。
既存のベンチマークのほとんどは、一般的な化学知識を強調し、漏洩や偏見を危険にさらす文献やサロゲートラベルに依存している。
我々は,分子構造推論ベンチマークである分子IQを紹介した。
分子IQは、分子グラフ上の推論のきめ細かい評価を可能にし、モデル故障を特定のタスクや分子構造にローカライズする機能パターンを明らかにする。
これは、現在の化学 LLM の強度と限界に関する実用的な洞察を与え、分子構造に忠実に従属するモデルの開発を導く。
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