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Smilestokenizer PubChem 1M
S
Smilestokenizer PubChem 1M
由DeepChem開發
該模型是基於PubChem 77M數據集中的100萬SMILES訓練的RoBERTa模型，使用Smiles-Tokenizer工具進行分詞，適用於分子表示學習和化學信息處理任務。
下載量 134
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型主要用於分子表示學習和化學信息處理任務，能夠將SMILES字符串轉換為有意義的向量表示，適用於藥物發現、分子性質預測等應用。
模型特點
基於大規模化學數據集
模型在PubChem 77M數據集的100萬SMILES上進行訓練，具有廣泛的化學結構覆蓋。
使用Smiles-Tokenizer
採用專門的Smiles-Tokenizer工具進行分詞，優化了對SMILES字符串的處理能力。
RoBERTa架構
基於RoBERTa架構，具有強大的序列建模和表示學習能力。
模型能力
SMILES字符串編碼
分子表示學習
化學信息處理
使用案例
藥物發現
分子性質預測
使用模型生成的分子表示預測分子的物理化學性質。
化學信息學
分子相似性計算
基於模型生成的分子表示計算分子之間的相似性。
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