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化学性质预测的跨模态学习：大型语言模型与图神经网络的结合
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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
研究提出了一种新方法SYN-FUSION，结合了图神经网络和Transformer的预训练特征，能够准确预测分子性质，在基准数据集上表现优秀，超过以前的模型，在分类和回归数据集上有优势。与其他模型相比，性能相当。消融实验验证了SYN-FUSION的有效性，对预测分子性质有实质性改进。
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关键要点
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提出了一种新方法SYN-FUSION，结合了图神经网络和Transformer的预训练特征。
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SYN-FUSION能够准确预测分子性质，在MoleculeNet基准数据集上表现优秀。
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在5个分类数据集和6个回归数据集中，SYN-FUSION的表现优于以前的模型。
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与其他Graph-Transformer模型相比，SYN-FUSION的性能相当。
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消融实验验证了SYN-FUSION的有效性，显示其协同效应超过各个组成部分。
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SYN-FUSION在预测分子性质方面有实质性的改进。
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