本研究提出了FragmentNet，一种自适应图分段模型，用于分子图到序列的表示学习。该模型通过将分子图分解为有效片段并保持结构连通性，解决了现有方法在化学有效性和可扩展性方面的不足。实验结果表明，FragmentNet在多项任务中优于同规模模型，为分子设计和优化提供了有效工具。