从化学反应知识中学习上下文分子表示

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

借助自监督学习的 REM0 框架，基于化学反应的上下文，对分子表示学习进行了预训练，提供了富含化学知识的有意义的上下文表示，用于支持各种下游分子任务，同时在活性分析基准中超过了指纹方法。

本文使用Transformer结构（BERT）学习分子表示，通过预训练和领域相关性提高了模型MolBert在基准数据集上的性能，具有良好的药物发现应用前景。

BERT Transformer结构 分子表示 药物发现应用前景 预训练
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