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FragmentNet：用于图到序列分子表示学习的自适应图分段
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内容提要
本研究提出了FragmentNet模型，解决了分子属性预测中的化学有效性和可扩展性问题。该模型通过自适应学习分解分子图，保持结构连通性，实验结果表明其在多任务中优于同规模模型。
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关键要点
- 本研究提出了FragmentNet模型，解决了分子属性预测中的化学有效性和可扩展性问题。
- FragmentNet采用自适应学习的分词器，将分子图分解为化学有效的片段，保持结构连通性。
- 实验结果表明FragmentNet在多任务中优于同规模模型，并且在资源使用上具有竞争力。
- FragmentNet为分子设计和优化提供了强大的工具。
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