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从化学反应知识中学习上下文分子表示
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 本文采用 Transformer 结构，具体为 BERT，来学习灵活高质量的分子表示。
- 通过预训练使用不同组合的自监督任务，提高了所学表示的领域相关性。
- 最终提高了模型 MolBert 在基准数据集上的性能。
- MolBert 显示出在药物发现方面具有良好的应用前景。
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