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一种用于化学反应预测的自反馈知识获取方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了使用自然语言描述增强化学预测模型的方法。引入了一种新方法TextReact，通过利用文献中的文本来增强预测化学。实证验证表明，TextReact优于仅基于分子数据训练的最先进的化学信息模型。
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关键要点
- 本文研究了在化学领域中使用自然语言描述来增强预测模型。
- 传统方法是使用文献手动提取的大量结构化数据来训练化学信息模型。
- 引入了一种新方法TextReact，直接利用从文献中检索到的文本增强预测化学。
- TextReact检索与给定化学反应相关的文本描述，并将其与反应的分子表示进行对齐。
- 通过在预测器训练中加入辅助的掩码语言模型目标，增强了这种对齐。
- 通过两个化学任务进行了实证验证：反应条件推荐和一步逆合成。
- TextReact显著优于仅基于分子数据训练的最先进的化学信息模型。
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