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基于扩散语言模型的文本引导分子生成
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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
本文介绍了一种基于扩散语言模型的文本导向分子生成方法(TGM-DLM)，该方法克服了自回归方法的局限性，通过两阶段的扩散生成过程更新SMILES字符串中的标记嵌入。实验证明，TGM-DLM模型在生成具有特定属性的连贯准确分子方面优于自回归模型MolT5-Base，无需额外数据资源，为药物发现和相关科学领域开辟新途径。
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关键要点
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本文介绍了一种基于扩散语言模型的文本导向分子生成方法 (TGM-DLM)。
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TGM-DLM克服了自回归方法的局限性。
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该方法通过两阶段的扩散生成过程更新SMILES字符串中的标记嵌入。
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实验证明，TGM-DLM在生成具有特定属性的连贯准确分子方面优于自回归模型MolT5-Base。
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TGM-DLM无需额外的数据资源，为药物发现和相关科学领域开辟了新的途径。
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