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Smilestokenizer PubChem 1M

由 DeepChem 开发
该模型是基于PubChem 77M数据集中的100万SMILES训练的RoBERTa模型，使用Smiles-Tokenizer工具进行分词，适用于分子表示学习和化学信息处理任务。
分子模型
Transformers
#SMILES分子表征#化学信息学#RoBERTa微调
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发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型主要用于分子表示学习和化学信息处理任务，能够将SMILES字符串转换为有意义的向量表示，适用于药物发现、分子性质预测等应用。

模型特点

基于大规模化学数据集
模型在PubChem 77M数据集的100万SMILES上进行训练，具有广泛的化学结构覆盖。
使用Smiles-Tokenizer
采用专门的Smiles-Tokenizer工具进行分词，优化了对SMILES字符串的处理能力。
RoBERTa架构
基于RoBERTa架构，具有强大的序列建模和表示学习能力。

模型能力

SMILES字符串编码
分子表示学习
化学信息处理

使用案例

药物发现
分子性质预测
使用模型生成的分子表示预测分子的物理化学性质。
化学信息学
分子相似性计算
基于模型生成的分子表示计算分子之间的相似性。